基于圖像的交通擁堵狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展和我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展以及城市化進(jìn)程的明顯加快，21世紀(jì)交通發(fā)展的趨勢(shì)已經(jīng)越來(lái)越明顯，私家車輛的增加給我們的生活水平帶來(lái)了提高，但是與此同時(shí)也帶來(lái)了一些需要解決的交通難題，這樣就使得我們不得不對(duì)ITS進(jìn)行更加深入的研究，在智能交通(ITS)中，及時(shí)地獲得交通流量信息的技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)，利用數(shù)字圖像的相關(guān)技術(shù)來(lái)測(cè)算交通流量已經(jīng)成為目前交通控制領(lǐng)域的主流。
　　 本論文詳細(xì)分解了基于一種靜態(tài)圖像思想的

2、交通車輛擁堵測(cè)算系統(tǒng)的各個(gè)部分的組成。分析交通流量精確估算系統(tǒng)的檢測(cè)方案，意義在于不但避免了目前識(shí)別設(shè)備上的實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一造成的數(shù)據(jù)失真，并且進(jìn)一步深入了這一熱門課題的研究，本文中的基于顏色的圖像分割，有利于減少誤差帶來(lái)的數(shù)據(jù)失真，在邊界檢測(cè)的支撐下可以得到車輛的精確個(gè)數(shù)。
　　 本文所做涉及的主要內(nèi)容如下：
　　 1.本文首先說(shuō)明了課題的研究背景、意義和現(xiàn)狀及系統(tǒng)總流程，接著介紹了利用顏色空間進(jìn)行交通流定位的原理和過(guò)程

3、，實(shí)現(xiàn)了交通流圖像有效區(qū)域與無(wú)效區(qū)域之間有劃分。
　　 2.然后本文章對(duì)各種交通流邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行分析之后選擇了一種適合本系統(tǒng)的方法，在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中對(duì)交通環(huán)境的采集圖進(jìn)行了包括特殊路況處理的一系列圖像操作，其中有腐蝕、膨脹、邊緣檢測(cè)、邊緣跟蹤、邊緣修補(bǔ)、邊緣去噪。接著利用上述圖像操作結(jié)果進(jìn)行了基于交通流占有率和交通流數(shù)量統(tǒng)計(jì)的交通擁堵狀態(tài)評(píng)價(jià)。
　　 3.最后對(duì)智能交通擁堵狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)的各模塊進(jìn)行了分解，其中包括對(duì)系統(tǒng)的開