基于机器视觉技术的交通信号控制系统研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 发展现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 交通信号控制系统 | 第10-11页 |
| 1.2.2 视频车辆检测器 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 交通参数检测技术 | 第14-20页 |
| 2.1 磁频车辆检测器 | 第14-15页 |
| 2.1.1 环形感应线圈检测器 | 第14页 |
| 2.1.2 地磁检测器 | 第14-15页 |
| 2.2 波频车辆检测器 | 第15-16页 |
| 2.2.1 雷达检测器 | 第15页 |
| 2.2.2 红外线检测器 | 第15-16页 |
| 2.2.3 超声波检测器 | 第16页 |
| 2.3 视频车辆检测器 | 第16-17页 |
| 2.4 车辆检测器性能分析 | 第17-18页 |
| 2.5 结论 | 第18-20页 |
| 第三章 城市道路交通信号控制技术 | 第20-27页 |
| 3.1 交通流理论 | 第20-21页 |
| 3.2 交通信号控制的基本参数 | 第21-24页 |
| 3.2.1 信号周期 | 第22页 |
| 3.2.2 信号相位 | 第22-23页 |
| 3.2.3 绿信比 | 第23页 |
| 3.2.4 饱和率 | 第23页 |
| 3.2.5 通行能力和饱和度 | 第23-24页 |
| 3.3 交通信号控制的基本类型 | 第24-27页 |
| 3.3.1 按控制范围 | 第24-25页 |
| 3.3.2 按控制方法 | 第25页 |
| 3.3.3 按控制思想 | 第25-27页 |
| 第四章 基于高清视频的交通参数检测 | 第27-45页 |
| 4.1 运动补偿 | 第27-30页 |
| 4.1.1 FAST特征点 | 第27-28页 |
| 4.1.2 RANSAC算法 | 第28-30页 |
| 4.2 跟踪机制 | 第30-34页 |
| 4.2.1 在线学习跟踪 | 第30-32页 |
| 4.2.2 光流法 | 第32-34页 |
| 4.3 检测机制 | 第34-37页 |
| 4.4 综合判断机制 | 第37-42页 |
| 4.4.1 隐马尔可夫模型 | 第37-42页 |
| 4.5 交通参数计算 | 第42-45页 |
| 4.5.1 流量、平均车速、排队等候时间 | 第43页 |
| 4.5.2 判断拥堵程度 | 第43页 |
| 4.5.3 排队长度 | 第43-45页 |
| 第五章 系统实现 | 第45-57页 |
| 5.1 系统原理 | 第45-48页 |
| 5.1.1 视频检测原理 | 第45-46页 |
| 5.1.2 交通参数采集原理 | 第46-47页 |
| 5.1.3 信号机控制流程 | 第47-48页 |
| 5.2.系统调试 | 第48-53页 |
| 5.2.1 设置检测区域 | 第48-50页 |
| 5.2.2 配置相机参数 | 第50-53页 |
| 5.3 交通参数采集功能实现 | 第53-57页 |
| 5.3.1 排队长度检测功能 | 第53-54页 |
| 5.3.2 车流量统计功能 | 第54页 |
| 5.3.3 平均车速检测功能 | 第54-55页 |
| 5.3.4 排队等候时间检测功能 | 第55-56页 |
| 5.3.5 信号机对接联动功能 | 第56-57页 |
| 第六章 实验结果 | 第57-62页 |
| 6.1 信号配时 | 第57-61页 |
| 6.2 系统可靠性 | 第61-62页 |
| 第七章 总结和展望 | 第62-64页 |
| 7.1 总结 | 第62页 |
| 7.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 在学期间的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
