行人过街自适应信号控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 研究评述 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 研究方法及技术路线 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 第二章 交通信号系统组成 | 第16-22页 |
| 2.1 交通信号概念及分类 | 第16-17页 |
| 2.1.1 信号控制概念 | 第16页 |
| 2.1.2 信号控制分类 | 第16-17页 |
| 2.2 行人过街分析 | 第17-18页 |
| 2.2.1 无信号控制行人过街分析 | 第17页 |
| 2.2.2 有信号控制行人过街分析 | 第17页 |
| 2.2.3 自适应信号控制行人过街分析 | 第17-18页 |
| 2.3 交通控制评价参数 | 第18-19页 |
| 2.3.1 行程时间 | 第18页 |
| 2.3.2 延误 | 第18-19页 |
| 2.3.3 排队长度 | 第19页 |
| 2.4 行人等候分析的自适应交通信号控制系统 | 第19-21页 |
| 2.4.1 摄像头采集数据 | 第19-20页 |
| 2.4.2 微控制芯片组成 | 第20页 |
| 2.4.3 信号配时 | 第20页 |
| 2.4.4 仿真验证 | 第20-21页 |
| 2.5 算法流程图 | 第21页 |
| 2.6 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于背景减法的行人检测算法 | 第22-34页 |
| 3.1 背景减法的行人检测算法 | 第22-24页 |
| 3.2 行人检测算法的验证 | 第24-30页 |
| 3.2.1 场景建模 | 第24页 |
| 3.2.2 行人过街模型的建立 | 第24-26页 |
| 3.2.3 计算等候行人占等候区的比例 | 第26-29页 |
| 3.2.3.1 MATLAB概述 | 第26页 |
| 3.2.3.2 计算行人等候区比例值 | 第26-27页 |
| 3.2.3.3 行人检测测定软件 | 第27-29页 |
| 3.2.4 所得行人比例比较图 | 第29-30页 |
| 3.3 拍摄位置对精度的影响 | 第30-33页 |
| 3.4 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 行人过街信号控制优化仿真 | 第34-49页 |
| 4.1 VISSIM简介 | 第34-37页 |
| 4.2 Vis VAP简介 | 第37-41页 |
| 4.2.1 界面 | 第38-39页 |
| 4.2.2 类型 | 第39页 |
| 4.2.3 编制程序流程框图 | 第39页 |
| 4.2.4VAP参数 | 第39-40页 |
| 4.2.5 变量 | 第40页 |
| 4.2.6 子程序 | 第40页 |
| 4.2.7 检查流程图和生成VAP文件 | 第40页 |
| 4.2.8 产生VAP文件 | 第40-41页 |
| 4.3 干路路段仿真 | 第41-47页 |
| 4.3.1 无信号控制信号仿真 | 第42-43页 |
| 4.3.2 有信号控制信号仿真 | 第43-44页 |
| 4.3.3 自适应信号控制信号仿真 | 第44-47页 |
| 4.3.4 仿真优化结果对比 | 第47页 |
| 4.4 结论 | 第47-49页 |
| 结论与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
