论文总字数：22068字

摘 要

及时掌握城市道路交通拥堵情况的一个重要途径是交通拥堵判别技术，而由于视频监测交通拥堵状况这一技术拥有能大量处理信息、完整保护地面设施、便于修复与维护等有点，它在道路交通拥堵判别这一领域得到大量应用且具有较好的前景。目前来看现有视频检测交通技术一般侧重于道路上的交通事件检测以及相关交通参数的提取，且取得非常大的进展。

本文主要基于视频对城市道路交通拥堵状况进行判别。首先将交通拥堵划分为2种情况，其一是由于上下班高峰、车流量突然增大而自然形成的交通拥堵，其二是由于交通事件或者其他特殊情况造成的非常态交通拥堵。之后对于目前常用的3种基本算法进行分析，再后选择阀值判别法对于2种交通拥堵各提出一种检测方法。最后验证检测方法的有效性并得出结论。

关键词：常态拥堵、非常态拥堵、特征参数、视频检测、自动判别

Research on urban road traffic congestion detection

method based on video detection

Abstract

Timely grasp of urban road traffic congestion is one of the important ways is traffic congestion identification technology, and due to the video monitoring of traffic congestion in this technology has to deal with a large amount of information, to protect the integrity of the ground facilities, easy to repair and maintenance of a bit, it in the road traffic hold blocking discrimination in this field has been widely used and has a good prospect. The existing video traffic detection technology generally focuses on road traffic incident detection and traffic parameters extraction and made very big progress.

This paper mainly based on video for identification of urban road traffic congestion situation. First, the traffic congestion is divided into two kinds of situation, one is due to the rush hour, traffic suddenly increased and natural form of traffic congestion, and the other is due to the traffic incident or other special circumstances, the abnormal traffic congestion. After the commonly used three kinds of basic algorithm analysis, to select threshold discriminant method for two kinds of traffic congestion put forward a detection method. Finally, it is proved the effectiveness of the detection method and draw a conclusion.

Key words: normal congestion, congestion, feature parameters, video detection, automatic discrimination

目录

摘要 I

Abstract I

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 2

1.3 论文课题研究思路 3

1.4 技术路线 4

1.5 方案论证 5

1.5.1 整理并综述城市道路交通拥堵识别和判断研究相关文献 5

1.5.2 选取用于判别交通拥堵的参数 5

1.5.3 处理数据 5

1.6 研究内容及结构 5

第二章 交通拥堵划分及国内外研究现状 7

2.1 交通拥堵情况的划分 7

2.1.1 常发性交通拥堵 7

2.1.2 突发性交通拥堵 7

2.2 目前国内外研究状况 7

2.2.1 现有的交通拥堵检测方法 7

2.2.2 视频自动检测交通堵塞状况国内外研究成果 8

2.2.2.1在检测交通流方面 8

2.2.2.2一般情况下的交通拥堵判定方法 8

2.2.2.3由于交通事件造成交通拥堵的判定方法 8

2.2.2.4其他建模方法 9

第三章 现有基本算法分析 10

3.1基于图像纹理分析的阀值检测算法 10

3.2 基于交通拥堵指数的拥堵等级检测算法 12

3.3 基于BP神经网络的判别研究算法 14

3.4 对比分析 15

第四章 相关参数的介绍与提取公式 17

4.1 机动车车速v 17

4.2 机动车加速度a 17

4.3 车辆停止时间t 18

4.4 道路占有率α 18

4.5 车行方向弧度θ 19

第五章 交通拥堵的判别算法以及实验分析 20

5.1 突发性交通拥堵的判别算法 20

5.1.1 普通的交通事故判别方法 20

5.1.2基于视频的交通事故判别方法 21

5.2 常发性交通拥堵的判别算法 24

5.3实验分析 25

1. 总结与展望 27

致 谢 28

参考文献（References）： 29

第一章 绪论

1.1 研究背景

自改革开放以来，我国的社会建设和经济水平得到不断的提高，随着科学技术的飞速发展，汽车相关行业也纷纷登上时代的舞台，机动车的数目也是日益增加。根据相关文献记载，截至到2013年年末，我国的机动车现有量达到惊人的2.5个亿，且还在以每年10%的增长率持续增长。

伴随我国交通行业的不停发展，我国的交通的管理与监控程度也在随之提升，但是仍然有些无法满足现有的交通需求。交通拥堵状况日益严重、交通量日益增加、交通事件仍旧时有发生且频率不低。面临日益严峻的交通拥堵问题，针对不同情况实时地采用各种监控、管理和疏导措施，是提升交通道路网通行能力的重要方法之一。因此，如何快速地、准确地进行道路交通拥堵状况的判别，是当前交通管理业需要解决的一个重要问题。

为了保障市民平日正常的交通出行，目前我国大部分城市建立了对应的对交通拥堵状况进行检测的系统。目前被广泛应用的方法主要有三类：a)通过人工通过观察视频图像；b)驾驶员（当事人或路过的驾驶员）报警或联系交通广播台；c)通过流动车（出租车）自动上传的信息；d)环形线圈法。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：22068字