信号控制环形交叉口微观交通流信息采集与分析

发布时间：2017-05-06 18:03

  本文关键词：信号控制环形交叉口微观交通流信息采集与分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：信号控制环形交叉口几何特性决定了环内车辆独特的运行特性,由于信号控制环形交叉口车辆运行行为复杂,对其进行交通流信息采集并利用这些信息对驾驶员行为特征辨识尤为重要。目前大部分交通流采集设备得到的参数主要是:流量、密度、断面车速、车头时距等宏观参数,这些参数不能满足交通流理论研究和微观交通流仿真研究的需求。微观交通流信息是交通个体在一定时间、空间内连续的运行轨迹及速度、加速度等参数信息。对微观交通流参数的获取是开展交通流理论研究和交通流微观仿真的基础和关键,而基于图像处理技术微观交通流采集方法又是获取微观交通流参数的保障。图像处理技术是一种常用的微观交通流信息采集方法,与其它交通流信息采集方法相比,它综合利用了图像处理、计算机视觉和模式识别等先进技术,在一定程度上大大节省了人力物力资源,同时还降低了科研成本且处理得到的数据易于保存。本论文以信号控制环形交叉口视频为基础,利用图像处理技术,通过视频处理数据获取车辆行驶轨迹,得到交通个体在道路上的微观交通流信息,并对信控环交驾驶行为特征进行分析,为交通流理论研究和和微观交通仿真提供有效的采集手段。主要工作内容如下:(1)使用图像灰度化、图像滤波、图像增强技术对采集的视频进行预处理,并给出求解方法及实验结果。(2)详细介绍了现有的摄像机成像模型以及对比分析两种传统的摄像机标定技术,选择合适的摄像机标定技术实现图像坐标与实际坐标之间转换并通过两种不同的方法对信号控制环形交叉口进行摄像机标定。(3)利用基于TLD算法的open-TLD工具对处理完成的信号控制环形交叉口车辆视频进行检测和跟踪,获取车辆在信号控制环形交叉口图像坐标信息,并对跟踪效果进行评价。(4)利用得到的车辆实际坐标位置,获取车辆在某时间段内的轨迹信息,利用跟踪车辆窗口的几何中心,获取车辆在各个时刻的速度、加速度和变道次数。(5)利用基于图像处理技术微观交通流信息采集方法探究实际信号控制环形交叉口环流区、交织区内不同流向车流的速度、加速度和换道率变化规律并对信号控制环形交叉口交驾驶行为特征进行分析。
【关键词】：信号控制环形交叉口 摄像机标定 车辆速度 车辆换道率 驾驶行为
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.54
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状综述11-14
• 1.2.1 环形交叉口国内外研究现状11-12
• 1.2.2 基于图像处理技术交通流信息采集方法国内外研究现状12-14
• 1.3 研究内容及技术路线14-17
• 1.3.1 研究内容14-15
• 1.3.2 技术路线15-17
• 第二章 信号控制环形交叉口概述17-27
• 2.1 信号控制环形交叉口的构成及区域划分17-21
• 2.1.1 环形交叉口17-20
• 2.1.2 环形交叉口区域划分20-21
• 2.2 信号控制环形交叉口交通流运行特性21-22
• 2.2.1 交通流信息21
• 2.2.2 信号控制环形交叉口交通流运行特性21-22
• 2.3 基于图像处理技术的微观交通流数据采集流程22-25
• 2.3.1 视频采集流程23-24
• 2.3.2 视频处理流程24-25
• 2.4 本章小结25-27
• 第三章 信号控制环形交叉口摄像机标定理论与方法27-40
• 3.1 摄像机标定理论基础27-31
• 3.1.1 常用坐标系定义27-28
• 3.1.2 摄像机标定成像模型28-31
• 3.2 摄像机标定方法31-34
• 3.2.1 摄像机标定方法概述31-32
• 3.2.2 摄像机标定方法步骤32-34
• 3.3 环形交叉口标定结果和误差分析34-38
• 3.3.1 摄像机标定参数的求取方法35-37
• 3.3.2 误差分析37-38
• 3.4 本章小结38-40
• 第四章 基于open-TLD算法的微观交通流数据获取方法及分析40-71
• 4.1 图像预处理40-45
• 4.1.1 图像灰度化40-42
• 4.1.2 图像滤波处理42-43
• 4.1.3 图像增强43-45
• 4.2 运动车辆检测45-50
• 4.2.1 帧间差分法45-47
• 4.2.2 背景差分法47-48
• 4.2.3 光流法48-50
• 4.3 基于TLD算法的运动车辆跟踪50-66
• 4.3.1 TLD检测模块52-54
• 4.3.2 TLD跟踪模块54-56
• 4.3.3 TLD学习模块56-59
• 4.3.4 TLD算法流程59
• 4.3.5 TLD学习模块的改进和仿真分析59-66
• 4.4 基于TLD的环形交叉口微观交通流信息采集66-68
• 4.4.1 车辆轨迹66-67
• 4.4.2 车辆速度67
• 4.4.3 车辆的加速度67-68
• 4.4.4 车辆换道率68
• 4.5 本章小结68-71
• 第五章 信号控制环形交叉口微观交通流数据分析71-80
• 5.1 调查对象及数据处理71-73
• 5.1.1 调查对象71-72
• 5.1.2 数据处理72-73
• 5.2 车辆运行行为特性分析73-78
• 5.2.1 速度分布规律73-75
• 5.2.2 车辆加速度分布75-77
• 5.2.3 车辆换道率分布规律77-78
• 5.3 本章小结78-80
• 第六章 结论80-83
• 6.1 研究成果80
• 6.2 研究展望80-83
• 致谢83-85
• 参考文献85-88
• 攻读学位期间取得的研究成果88

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