【摘要】：針對交叉口入口路段交通視頻中存在車輛遮擋嚴(yán)重、頻繁走停以及頻繁換道插隊(duì)等特點(diǎn),提出了一種獲取交叉口停車線后大視野范圍內(nèi)車流量以及車輛換道率的檢測方法。首先采用多級(jí)虛擬特征線生成多級(jí)時(shí)空圖,對車輛進(jìn)行快速檢測和分割,獲得車輛候選區(qū)域;然后對車輛候選區(qū)域內(nèi)局部特征點(diǎn)進(jìn)行初步分組和跟蹤,并根據(jù)相同組內(nèi)特征點(diǎn)運(yùn)動(dòng)趨勢相似性來修正分組,解決車輛遮擋問題,用于檢測車輛換道率;最后將多級(jí)時(shí)空圖與特征點(diǎn)跟蹤相結(jié)合,進(jìn)行相互反饋,實(shí)現(xiàn)對車輛準(zhǔn)確分割和魯棒跟蹤,避免車輛行駛中走停的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過該方法能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲取大視野范圍內(nèi)交叉口入口路段車流量和車輛換道率的交通參數(shù)。
[Abstract]:In view of the characteristics of serious traffic occlusion, frequent walking and stopping and frequent lane switching in the traffic video of intersection entrance section, a detection method for traffic flow and vehicle change rate in the wide field of vision after the intersection stop line is proposed. Firstly, the multi-level virtual feature line is used to generate the multi-level space-time map, and the vehicle is detected and segmented quickly to obtain the vehicle candidate region. Then the local feature points in the vehicle candidate region are preliminarily grouped and followed, and the grouping is modified according to the similarity of the movement trend of the feature points in the same group to solve the vehicle occlusion problem, which can be used to detect the vehicle lane change rate. Finally, the multistage space-time map and feature point tracking are combined to feedback each other to realize the accurate segmentation and robust tracking of vehicles, so as to avoid the influence of walking and parking on vehicles. The experimental results show that the traffic parameters of traffic flow and vehicle exchange rate can be obtained in real time and accurately by this method.
【作者單位】： 北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系;清華大學(xué)自動(dòng)化系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273006) 中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M571051) 北京工業(yè)技術(shù)學(xué)院科研課題資助項(xiàng)目(bgzyky201407)
【分類號(hào)】：U491;TP391.41

【共引文獻(xiàn)】

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1 張媛;賈克斌;;一種基于視頻序列的城市快速路交通狀態(tài)分類方法[J];交通信息與安全;2013年04期

2 葉芳芳;許力;;復(fù)雜場景下有效的遺棄物檢測方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年16期

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1 張媛;基于視頻的城市快速路交通狀態(tài)分類識(shí)別與量化方法研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2013年

2 王君;基于信息物理網(wǎng)絡(luò)的城市快速路交通信息采集與狀態(tài)識(shí)別方法研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2013年

【相似文獻(xiàn)】

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1 劉艷玲;熊輝;;基于運(yùn)動(dòng)學(xué)的換道安全間距研究[J];交通標(biāo)準(zhǔn)化;2014年04期

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3 楊建國,王金梅,李慶豐,王兆安;微觀仿真中車輛換道的行為分析和建模[J];公路交通科技;2004年11期

4 楊小寶;張寧;;任意性換道模型的比較與選擇[J];交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息;2006年04期

5 劉小明;鄭淑暉;蔣新春;;基于動(dòng)態(tài)重復(fù)博弈的車輛換道模型[J];公路交通科技;2008年06期

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3 楊曉光;孫劍;;面向ITS的交通仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)研究與開發(fā)[A];第一屆中國智能交通年會(huì)論文集[C];2005年

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1 記者 徐景明;車一進(jìn)隧道就不允許換道[N];廈門日報(bào);2010年

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2 侯海晶;高速公路駕駛?cè)藫Q道意圖識(shí)別方法研究[D];吉林大學(xué);2013年

3 羅強(qiáng);面向高速公路行車安全預(yù)警的車道偏離及換道模型研究[D];華南理工大學(xué);2014年

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9 陳秀鋒;基于分子動(dòng)力學(xué)的車輛運(yùn)行安全特性研究[D];吉林大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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2 杜毓皓;基于駕駛?cè)酥饔^判斷的換道安全界限時(shí)刻研究[D];長安大學(xué);2013年

3 鄭楚清;車輛換道預(yù)警系統(tǒng)的越線時(shí)間預(yù)測方法研究[D];長安大學(xué);2013年

4 鄭華榮;考慮周邊車輛駕駛意圖的換道危險(xiǎn)預(yù)警研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

5 毛錦;考慮駕駛風(fēng)格的換道預(yù)警方法[D];長安大學(xué);2012年

6 王彩霞;交通仿真中的換道模型研究[D];吉林大學(xué);2007年

7 王琳;城市道路車輛換道行為特性研究[D];北京交通大學(xué);2014年

8 孫純;基于駕駛?cè)艘曈X特性的換道意圖識(shí)別[D];長安大學(xué);2012年

9 陳秋香;基于匝道區(qū)數(shù)據(jù)的惡劣天氣下?lián)Q道行為研究[D];西南交通大學(xué);2014年

10 王磊;資源有限環(huán)境中多自主車輛系統(tǒng)分布優(yōu)化與協(xié)同控制[D];吉林大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：2495403