智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System,ITS）的研究與發(fā)展對(duì)目前的交通嚴(yán)重?fù)矶�、事故頻繁發(fā)生、環(huán)境愈發(fā)污染等重大問題有良好的改善作用,交通參數(shù)提取技術(shù)研究和微觀交通仿真系統(tǒng)研究是智能交通系統(tǒng)中兩個(gè)關(guān)鍵研究領(lǐng)域。在交通參數(shù)提取技術(shù)研究領(lǐng)域,無人機(jī)具有低花費(fèi)成本、小占有體積、大覆蓋范圍、少遮擋干擾等優(yōu)點(diǎn),受到越來越多的智能交通研究者的喜愛與支持。在微觀交通仿真系統(tǒng)研究領(lǐng)域,進(jìn)行交通仿真模型參數(shù)校正能夠提高仿真建模精度,使建立的交通模型具有高度代表性。針對(duì)利用無人機(jī)拍攝采集的交叉口交通現(xiàn)狀視頻,運(yùn)用VISSIM的COM接口應(yīng)用技術(shù),研究了適用于無人機(jī)視頻的車輛檢測(cè)和交通車流量參數(shù)提取方法以及VISSIM參數(shù)校正方法。采用Py Charm開發(fā)平臺(tái),通過Python調(diào)用Open CV計(jì)算機(jī)視覺庫進(jìn)而運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺的方法完成對(duì)視頻數(shù)據(jù)的交通流量參數(shù)提取工作,針對(duì)現(xiàn)有的虛擬檢測(cè)線檢測(cè)法的不足進(jìn)行改進(jìn),提出了一種適用于交叉口的組合虛擬檢測(cè)線方法用于統(tǒng)計(jì)交叉口航拍視頻中不同轉(zhuǎn)向的車輛數(shù),并設(shè)計(jì)了此方法的實(shí)現(xiàn)流程,根據(jù)實(shí)際案例證明本統(tǒng)計(jì)方法能夠保證車流量統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)... 

【文章來源】：華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

目標(biāo)車輛效果圖

第3章基于航拍視頻的車流量統(tǒng)計(jì)方法研究-25-按車道坐標(biāo)進(jìn)行分段。觀察左轉(zhuǎn)待轉(zhuǎn)區(qū)車輛運(yùn)動(dòng)情況，在左轉(zhuǎn)待轉(zhuǎn)區(qū)位置增設(shè)相應(yīng)虛擬檢測(cè)線，東、西、南、北方向的左轉(zhuǎn)待轉(zhuǎn)虛擬檢測(cè)線分別記為lineEL、lineWL、lineSL、lineNL。同時(shí)在出口路徑上也設(shè)置四條相應(yīng)虛擬檢測(cè)線，標(biāo)為line1，line2，line3，line4，交叉口檢測(cè)線設(shè)置如圖6所示。它們與進(jìn)口道位置或者左轉(zhuǎn)待轉(zhuǎn)區(qū)的檢測(cè)線組合成對(duì)兒，組合的虛擬檢測(cè)線對(duì)兒及其相關(guān)組合含義如表1所示。表1交叉口組合檢測(cè)線統(tǒng)計(jì)含義Table1Statisticsoftrafficcapacityunderdifferentburiallength進(jìn)口道東進(jìn)口西進(jìn)口南進(jìn)口北進(jìn)口檢測(cè)線AlineELlineElineWLlineWlineSLlineSlineNLlineN檢測(cè)線Bline3line2line4line4line1line3line2line4line1Line1line3line2A+B含義左轉(zhuǎn)直行右轉(zhuǎn)左轉(zhuǎn)直行右轉(zhuǎn)左轉(zhuǎn)直行右轉(zhuǎn)左轉(zhuǎn)直行右轉(zhuǎn)（a）交叉口1（b）交叉口2圖6虛擬檢測(cè)線示意圖Fig.6Schematicdiagramofvirtualdetectionline3.2.2閾值的設(shè)定統(tǒng)計(jì)條件的設(shè)定是車流量閾值的設(shè)定統(tǒng)計(jì)的另一個(gè)重要內(nèi)容，駛過虛擬檢測(cè)線段的移動(dòng)車輛的投影會(huì)引起一定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)線像素亮度值的改變，無車駛過情況下的檢測(cè)線段像素值為0，若有駛過檢測(cè)線段，從像素值改變的那一刻的幀數(shù)開始，像素值用賦值1表示，直到移動(dòng)車輛完全駛過檢測(cè)線段，像素值重新歸為0。使用投影法對(duì)每幀圖像同一檢測(cè)線段進(jìn)行掃描，統(tǒng)計(jì)像素賦值為1的持續(xù)幀數(shù)統(tǒng)計(jì)圖如圖7所示。

華北理工大學(xué)碩士學(xué)位論文-26-圖7像素賦值為1的持續(xù)幀數(shù)統(tǒng)計(jì)圖Fig.7Statisticsofthenumberofcontinuousframeswiththepixelassignedas1圖中像素賦值為1表示有車經(jīng)過，且持續(xù)幀數(shù)都在20以上，代表移動(dòng)車輛通過檢測(cè)線段的最短連續(xù)幀數(shù)為20。本文選取最小持續(xù)幀數(shù)作為判定閾值，即閾值X=20，根據(jù)這個(gè)設(shè)定閾值進(jìn)行車流量統(tǒng)計(jì)。3.2.3統(tǒng)計(jì)交叉口車流量以交叉口東進(jìn)口的一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)為例描述車流量統(tǒng)計(jì)流程，其步驟可總結(jié)如下：1）由投影法判斷一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)矩形框是否引起虛擬檢測(cè)線lineE上車道長度段的像素值的變化；2）若引起像素值變化，判斷此像素值變化歷經(jīng)幀數(shù)x是否大于設(shè)定閾值X（X=20），當(dāng)x≥X時(shí)，記為有車輛目標(biāo)通過lineE；當(dāng)x<X時(shí)，不標(biāo)記信息；3）根據(jù)該矩形框輪廓和質(zhì)心的位移判斷和跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和移動(dòng)方向；4）由投影法判斷該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)矩形框是否引起出口道虛擬檢測(cè)線line2（或line4）上部分段像素值的變化；5）若引起line2（或line4）像素值變化，判斷此像素值歷經(jīng)幀數(shù)x是否大于設(shè)定閾值X，當(dāng)x≥X時(shí)，記為有車輛目標(biāo)通過line2（或line4），東進(jìn)口直行計(jì)數(shù)器（或東進(jìn)口右轉(zhuǎn)計(jì)數(shù)器）計(jì)數(shù)器CountE2（或CountE4）累計(jì)加1；當(dāng)x<X時(shí)，CountE2（或CountE4）數(shù)值不變；

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3317692