基于电视监控的交通信息采集与区域交通网络优化的研究

摘要

为了改善天津市的交通环境，提高交通路网的通行能力，保障我市主干道路的畅通，并充分利用我局闭路电视监控系统的现有资源，本文开展了在闭路电视监控系统基础上，构建交通信息采集与区域交通网络优化系统的研究。该系统实现了对交通信息的采集；并在此基础上，构建交通模型，并根据模型的特点选择遗传算法实现对交通网络的优化，以达到改善交通环境的目的。本文从交通信息获得和构建交通模型并进行网络优化这两个方面来进行研究。
　　 一方面，在交通信息采集环节，本论文根据编写检测程序的流程，在移动车辆投射阴影的去除和实现车辆检测等方面加以研究，并提出移动车辆投射阴影的去除算法和运用时、空域信息优化的基于检测线组的车辆检测算法等优化算法，最终提高了检测的精确性。同时实现了对交通信息：如车流量、车速、车长、车宽、行车间距和违章情况等参数的采集，为实现区域交通网络的优化打下基础。
　　 另一方面，在比较分析常用优化算法和常用交通模型的基础上，以采集的交通信息为基础构建了基于离散时间模拟的交通模型，该模型更加准确的描述了真实交通网络的运行情况。再根据模型的特点选择遗传算法对交通网络进行优化，从而利用遗传算法的自组织性和自学习性保证了优化过程的高效性。
　　 本文通过对以上算法的研究和实现，保证了交通信息采集与区域交通网络优化系统的最终实现。

目录

文摘

英文文摘

声明

学位论文的主要创新点

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 视频车辆检测技术的国内外研究情况

1.3 我局闭路电视监控系统的现状及存在问题

1.3.1 闭路电视监控系统的简要介绍

1.3.2 我局闭路电视监控系统的现状

1.3.3 我局闭路电视监控系统的主要存在的问题

1.4 本论文的主要研究方向及内容

第二章 交通信息采集

2.1 图像预处理

2.1.1 图像平滑

2.1.2 图像增强

2.2 背景建立与更新

2.2.1 基于灰度分布时域统计特性的自适应背景建立算法

2.2.2 带有加权系数的自适应背景更新算法

2.3 自适应阈值的建立

2.3.1 初始阈值的建立

2.3.2 阂值的自适应更新

2.4 车辆目标的检测

2.4.1 车辆目标检测器及其设定

2.4.2 单条检测线法的精度实验及误差因素分析

2.4.3 虚拟检测线组的时、空域信息优化方法

2.4.4 逻辑检测器与计数输出

2.5 移动阴影去除的算法

2.5.1 阴影的产生与特性

2.5.2 目前的移动阴影去除方法

2.5.3 基于Y、Cr、Cb的阴影去除方法

2.5.4 阴影的检测效果与分析

2.6 对比分析

2.6.1 车辆存在检测算法的精度分析

2.6.2 车辆参数检测算法的实时性分析

2.7 小结

第三章 区域交通网络优化

3.1 最优化问题及优化算法分类

3.1.1 函数优化问题

3.1.2 组合优化问题

3.1.3 优化算法及其分类

3.2 常用的优化算法

3.2.1 穷举法

3.2.2 动态规划算法

3.2.3 模拟退火算法

3.2.4 遗传算法

3.3 常用的交通优化模型

3.3.1 动态交通网络模型

3.3.2 离散时间动态随机交通分配模型

3.4 交通网络的优化实现

3.4.1 离散动态交通网络模型的建立

3.4.2 举例说明遗传优化算法的实现

3.5 小结

第四章 总结和展望

4.1 工作总结

4.2 未来展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢