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一种面向复杂城市交通环境的车辆检测算法

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 地磁车辆检测原理

1.3 国内外研究现状

1.4 研究内容

1.5 本章小结

2 系统介绍

2.1 系统基本架构

2.2 硬件概述

2.3 通信部分概述

2.4 本章小结

3 车辆检测算法

3.1 原始检测信号分析

3.2 基于多维特征量的车辆检测算法

3.3 本章小结

4 实地测试

4.1 离线测试

4.2 在线测试

4.3 测试结果

4.4 本章小结

5 总结与展望

致谢

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录

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摘要

城市道路和高速公路网络中的各种交通问题变得越来越严重,极大地影响了人们的正常工作和生活。智能交通系统(ITS)应运而生,它通过电子化交通流信息,使得城市交通管理部门能够更好的统筹调配交通资源。交通流检测是 ITS系统的核心功能之一,是保障 ITS系统能够更好运作的基础;交通流检测(车辆检测)装置使用传感技术,获取经过其附近的车辆往来信息。
  在综合比较了现有产品在成本、寿命、安装维护与适用场合等方面后,本论文提出了针对地磁传感器节点的基于多维磁信号特征量的车辆检测算法,该算法能满足检测节点对算法低功耗要求和计算资源限制的性能要求,并在多种复杂交通环境里维持较高准确率。算法检测节点所在位置的背景磁场值的变化影响,通过同时对地磁场的三个分量信号进行分析,并从中提取特征来完成对车辆通过的识别,使用较快速的事件检测方法以保证识别的实时性,提高了算法在多种交通环境下的识别准确率,能更广泛的应用于城市道路交通系统。
  算法在真实场景下进行了测试验证,包括红绿灯路口、小区出入口岗亭、快速车流路况等等城市交通场景,并通过多次后续迭代,进一步完成了算法的改进与提升。在离线测试中,在多个复杂交通环境下采集真实地磁数据,一定程度上验证了算法的准确率与稳定性,算法在高峰时段道路拥堵场景下、车辆慢速通过的场景下、停车收费岗亭处、交通顺畅场景下以及车辆快速通过的场景下,都保证了较高的准确率,其中平均正确检测率为95.28%,对于车辆检测,正确检测率对于后续车型识别、车速估计以及车辆跟踪定位等有重要意义;在实地搭建车流检测系统的测试床进行在线验证的过程中,设计并实现了一套较为合理且实用的数据提取和校准方法,通过比对网关转发的节点事件时间信息和岗亭升降杆的事件时间信息,获取算法检测的准确率,平均正确检测率为91.30%。能达到平均95%的检测精度。

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