导读:本文包含了交通流量检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:标准小车当量,线圈流量统计,决策
交通流量检测论文文献综述
徐鹏[1]（2018）在《基于双线圈的交通路口流量检测算法(TITDDC)研究》一文中研究指出当前人们对交通运输需求日益增加,通过对传统的交通路口流量算法的分析当前算法在数据采集、预处理及特征提取阶段均存在问题,提出了基于双线圈的交通路口流量检测算法研究,文中将车辆统一识别为标准小车当量,进行算法步骤的设计,给出了算法实施的步骤,该算法适用于双线圈检测器.检测过程简单易行,且能达到相当高的准确率,并通过实例分析,验证了改算法的有效性和精确性.(本文来源于《岭南师范学院学报》期刊2018年06期）
林培群,黄子敬,陈丽甜[2]（2018）在《基于车头灯光斑特征稳定性与轨迹相似度的夜间交通流量检测》一文中研究指出为了解决计算机视觉在夜间低亮度、多干扰的光环境下交通流检测精度低、稳定性差等问题,研究了一种基于车头灯光斑特征稳定性与轨迹相似度的夜间交通流量检测方法。针对静态检测方法难以在多干扰的条件下高精度地识别车灯的问题,提出了在跟踪过程中根据目标跟踪窗口的亮度与几何特征稳定性动态消除干扰光斑的车灯识别方法;针对静态配对方法稳定性较差、计算开销较大的问题,提出基于车灯跟踪轨迹相似度与位置关系的配对规则、辅以配对逻辑来实现车灯配对的方法。实验结果表明,该算法在常见检测环境下的正检率约为90%,漏检率可低于10%。算法在应对路面反射特性较强的环境时的漏检率有待优化。(本文来源于《交通信息与安全》期刊2018年03期）
张洪[3]（2018）在《基于分布式智能视频分析的交通流量检测系统设计与实现》一文中研究指出随着城市道路交通流量日益增大,如何高效率、低成本的解决交通拥堵是智能交通领域的重点研究内容。使用视频分析技术统计监控视频中的交通流量数据,可以为交通管理部门进行拥堵疏导提供参考依据。由于车辆密度和路况条件等因素,不同交通密度场景下车流量统计的需求不同。基于此,本文针对低交通密度场景,提出了基于预视频切分和帧差法的分布式交通流量检测方法;针对高交通密度场景,提出了基于视频帧段分布式处理和背景差法的交通流量检测方法。并最终实现高效率的交通流量检测系统。本文主要研究工作如下:(1)研究低密度分布式交通流量检测方法。现有检测方法对交通密度低的场景进行交通流量统计时,通常存在检测速度较慢的问题。本文预先将完整视频切成若干个短视频,并设计Spark视频完整读取方案,再使用两帧差法实现视频的分布式车流量统计,提升交通流量统计速度。(2)研究高密度分布式交通流量检测方法。对交通密度高的场景进行交通流量统计时,传统检测方法存在漏检及统计速度较慢的问题。通过研究视频帧段分布式读取方式和Spark数据倾斜解决方法,本文提出自定义视频帧段读取方案和任务平均分配法,并通过背景差法对视频帧段进行分布式车流量统计,在保证准确率较高的同时提升检测速度。(3)设计实现高低密度场景交通流量检测系统。通过系统业务需求进行功能模块的分析与设计,实现不同交通密度场景下的车流量分布式统计、统计结果展示等功能,并使用Spring、SpringMVC、Hibernate等技术进行系统构建。最后,通过功能测试和性能测试,验证了本系统在不同交通场景下具有较快的检测速度和较高的准确率。本文的研究成果能在真实场景中应用,并有利于交通流量检测研究的发展。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-03-23）
张晨[4]（2018）在《基于无人机的交通流量检测系统的研究与实现》一文中研究指出智慧城市,智能交通已成为未来发展趋势。随着近年来无人机技术和计算机视觉技术快速发展,无人机被尝试应用于城市道路交通管理之中。本文对无人机车流量视频自动检测和分析进行了深入的研究与实现。本文工作主要分为如下几个部分:首先,针对无人机拍摄视频普遍存在的两类问题:光照变化问题和视频抖动问题,提出了对原始视频进行预处理的方案。针对光照变化问题,提出了通过多通道直方图匹配方案来解决,以得到光照条件恒定的视频;针对视频抖动问题,提出了筛选的ORB特征点匹配变换方案来进行位置配准,以得到图像位置稳定的视频。其次对车辆计数进行研究。设计了车辆特征提取方法并使用时序直方图来进行车辆计数。针对时序直方图中容易带来的车窗效应问题和行人、非机动车等干扰问题,设计了抗干扰的特征时序直方图的车流量计数算法。实验结果表明,该算法能够有效排除车窗、行人、非机动车等干扰,得到较精确的车流量计数统计。然后对车辆信息统计进行研究。针对光流点跟踪容易出现的问题,提出了对光流跟踪点集进行筛选,进而对车速进行估计的方法。并以此为基础,设计了基于光流的车身长度统计算法,从而进行车型分类和轨迹追踪。最后设计并实现了无人机交通流量统计分析系统,给出其主要功能模块。并使用系统进行样本视频统计实验,实验结果与其它方法比较,具有较高的准确率。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2018-01-01）
谭挺,王维锋,万剑,周云城,谢斌[5]（2017）在《基于多路地感线圈的交通流量检测系统研究》一文中研究指出为提高基于地感线圈的交通流量检测系统的可靠性与准确性,利用多路地感线圈设计并实现一种能够检测逻辑复杂路况的交通流量检测系统。基于多路地感线圈的交通流量检测系统研究主要包括总体技术架构、硬件组成与软件设计流程。通过实地安装测试,结果表明:该系统能较精确地检测出逻辑复杂路况下小客车的运行方向以及交通流量等重要交通参数,检测准确率大于98%。该系统可应用于交通检测、路面监控、智能交通卡口系统以及停车场管理等领域。(本文来源于《华东交通大学学报》期刊2017年02期）
孙凯[6]（2017）在《基于地磁传感器的交通流量无线检测技术研究》一文中研究指出城市交通拥堵加剧导致了城市交通运行效率的低下,降低了社会生产力,成为制约我国城市发展的重要因素之一。智能交通系统(ITS)作为改善城市交通拥堵提高交通运行效率的手法之一,日渐受到各国的关注。车辆检测技术作为智能交通系统中重要的组成部分,通过它准确实的获取实时基础交通信息,为ITS提供必要的数据来源,进而实现交通的实时监控和智能管理。基于磁阻传感器的车辆检测器具有体积小、灵敏度高、易安装等特点,很好的弥补了传统检测器的不足。同时,城市网络的日益复杂,大多交通指挥设备没有与监控中心联网,对现有设备进行网络化的升级势在必行,为车辆检测技术的发展提供了新的方向。本论文的研究内容和成果包括以下几个方面:1、本文着重研究了智能交通系统中的车辆检测技术以及交通监控设备网络化升级方法,设计了基于磁阻传感器的新型车辆检测器以及基于STM32F407的智能网关。在节点数据采集方面,设计了基于ZigBee无线传感网络的交通数据采集优化模型和算法,实现了车流量、车速、车型分类等交通数据的实时判别。无线传感网络无需布线、组网灵活可大规模部署。2、综合研究分析了国内外交通监控设备联接网络的方法,设计了一款基于STM32F407的智能网关模块。同时设计了协调器与智能网关的数据传输协议,协议中主要包含主机ID、节点ID、系统时间、车流量等信息,网关接收到的数据以txt格式保存到SD卡中。该网关模块具有低功耗、高性能、低成本易于开发使用等优势,实现了交通数据的上传、存储、WEB访问等功能,达到了车辆检测系统的网络化的目标。3、对无线地磁传感节点以及智能网关模块进行了整体的软硬件设计。利用车辆检测器采集车辆通过检测区域时的实验数据,深入分析了车辆检测信号,并在此基础上提出了基于自适应阈值的均方差车辆检测算法,通过分析处理实验数据,本文设计的车辆检测算法检测精度达到了99.4%。对于速度检测,通过采用双节点测速的方法,检测精度可达90%。实验结果表明本文设计的算法检测精度高,漏检、误检率低,能够及时准确的检测路口车辆信息,为路口红绿灯的动态调节提供了及时高效的车流量数据。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2017-04-01）
吴志芳,刘昕[7]（2016）在《基于时空图的交通流量统计和交通状态检测》一文中研究指出提出了一种新的基于时空图的交通流量统计和交通状态检测方法。首先,通过人机交互的方法设定检测线,并利用检测线计算时空图;然后,对时空图进行边缘提取、图像分割等处理,利用时空图上车辆的边缘、形状和占道率等信息,计算出一段时间内的交通流量。此外,还通过时空图的边缘信息的差异,将当前时间段的交通状态分为通畅、拥挤和堵塞叁种不同的情况。实验结果表明,在摄像机安装位置合适的情况下,该方法统计交通流量的误差低于8%,判断交通状态的误差为0,具有很好的商业实用性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2016年09期）
张文明[8]（2016）在《蓝牙交通流量检测系统及交通事件检测算法研究》一文中研究指出随着交通运输业的迅速发展,汽车数量急剧增加,极大地降低了道路的通行能力,导致了交通事件的频繁发生,严重影响了人们的生命财产安全。如何及时准确地获取道路上的交通流量信息,实时有效地检测出交通事件的发生,成为了备受学者关注的热点问题。近些年来,旨在解决这些问题的交通流信息检测技术及交通事件检测算法已经成为智能交通领域的研究热点。本文在研究了交通流数据特性及交通事件检测原理的基础上,对交通流量检测系统及交通事件检测算法进行了深入的研究,研究的主要内容包括为以下叁点。1)论文设计了一种由蓝牙、加速度计和北斗导航定位(BD)为主要模块的交通流量检测系统:选用以飞思卡尔ARM Cortex-M4为内核的K60芯片为主控制器,开发了交通流量检测系统的车内部分和公交站台显示牌部分;以加速度计与北斗导航定位模块组合实现了精确测量车速的功能;采用CC2540模块作为蓝牙的主机与从机,在蓝牙4.0的研究基础上,开发了蓝牙主机与从机的无线连接,实现了对交通流量的检测;2)论文通过修改样本的隶属度、优化聚类数目c对模糊C均值聚类算法进行了改进,使其克服了传统FCM复杂度高以及对孤立点敏感的影响。将改进的FCM与SVM相结合应用于交通事件检测算法之中:首先选取车流量、平均车速、车辆占有率做为算法的输入参量,利用FCM算法对输入参量进行一次粗糙的预测分类,然后将预测分类后的隶属高的样本作为支持向量机的训练样本,建立分类模型,通过模型训练形成判断各特征类别的判别函数来进行事件的检测;3)论文提出了一种语义技术与支持向量机相结合的事件检测新方法:利用车流量、平均车速、车辆占有率作为输入参量,利用支持向量机进行初步的检测分类;然后建立交通事件检测领域本体模型,并将支持算法处理后的数据与数据采集的地点信息构成异构数据作为本体的实例,最后根据事件检测的特征提取推理规则并运用Jess推理机进行推理,以此来判断交通事件的发生。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2016-04-29）
张建华,王欣[9]（2016）在《基于视频采集的交通流量检测系统设计》一文中研究指出随着道路交通流量的增加,如何有效地获取道路交通流信息,对于改善交通效益和交通安全具有十分重要的意义。采用视频采集的方式对交通流量检测系统进行设计,在说明系统工作原理的基础上,对系统硬件部分的元件选型、软件流程及功能进行论述,可为智能交通诱导系统的构建提供理论参考。(本文来源于《交通科技与经济》期刊2016年01期）
郭鹏飞,徐海黎,潘腊青,沈标[10]（2016）在《基于视频虚拟检测带的交通流量检测方法》一文中研究指出交通数据的正确掌握对后续的交通控制起着至关重要的作用,采用基于视频虚拟检测带的交通流量检测方法,对检测带范围内像素点RGB的强度值进行统计,将无车辆时的统计值作为标准特征模板并执行模板更新策略,通过计算每一帧实时视频图像的特征值与标准模板特征值的距离进行车辆检测。为了提高检测精度,提出了一种基于阴影特征的阴影检测算法。在早晨和中午的不同光照条件下进行试验,在阴影明显的情况下,该方法的检测准确率在91%以上,在阴影不明显的情况下,检测准确率达到95%,可满足智能交通的需要。(本文来源于《测控技术》期刊2016年02期）
交通流量检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了解决计算机视觉在夜间低亮度、多干扰的光环境下交通流检测精度低、稳定性差等问题,研究了一种基于车头灯光斑特征稳定性与轨迹相似度的夜间交通流量检测方法。针对静态检测方法难以在多干扰的条件下高精度地识别车灯的问题,提出了在跟踪过程中根据目标跟踪窗口的亮度与几何特征稳定性动态消除干扰光斑的车灯识别方法;针对静态配对方法稳定性较差、计算开销较大的问题,提出基于车灯跟踪轨迹相似度与位置关系的配对规则、辅以配对逻辑来实现车灯配对的方法。实验结果表明,该算法在常见检测环境下的正检率约为90%,漏检率可低于10%。算法在应对路面反射特性较强的环境时的漏检率有待优化。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
交通流量检测论文参考文献
[1].徐鹏.基于双线圈的交通路口流量检测算法(TITDDC)研究[J].岭南师范学院学报.2018
[2].林培群,黄子敬,陈丽甜.基于车头灯光斑特征稳定性与轨迹相似度的夜间交通流量检测[J].交通信息与安全.2018
[3].张洪.基于分布式智能视频分析的交通流量检测系统设计与实现[D].电子科技大学.2018
[4].张晨.基于无人机的交通流量检测系统的研究与实现[D].南京航空航天大学.2018
[5].谭挺,王维锋,万剑,周云城,谢斌.基于多路地感线圈的交通流量检测系统研究[J].华东交通大学学报.2017
[6].孙凯.基于地磁传感器的交通流量无线检测技术研究[D].合肥工业大学.2017
[7].吴志芳,刘昕.基于时空图的交通流量统计和交通状态检测[J].计算机工程与科学.2016
[8].张文明.蓝牙交通流量检测系统及交通事件检测算法研究[D].江苏科技大学.2016
[9].张建华,王欣.基于视频采集的交通流量检测系统设计[J].交通科技与经济.2016
[10].郭鹏飞,徐海黎,潘腊青,沈标.基于视频虚拟检测带的交通流量检测方法[J].测控技术.2016