高速公路服务区监控短时车流量预测探索

摘要

本文提出了一种基于视频时间序列数据的高速公路服务区短时车流量预测方法,旨在通过背景减除技术统计出入口和出口的车辆流量,并利用门控循环单元(GRU)进行预测分析。首先,引入了背景减除法(Background Subtraction),从视频中检测车辆,通过建立背景模型,提取车辆运动区域,实现对出入口和出口车流量的实时统计;其次,介绍了GRU模型的构建、训练过程;最后,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等指标对模型性能进行了评估。实验结果表明,该方法能够充分利用现有基建设备,有效预测出高速公路服务区的车流量,可为交通管理部门提供相对可靠的车流量预测信息,为服务区的设施规划、应急响应等提供决策支持。