无标度摄像机车流追踪与速度估算：基于云计算的ITS研究

云计算-基于无标度摄像机的车流跟踪与速度估计算法研究.pdf 摘要信息: 本篇硕士学位论文探讨了云计算技术在智能交通系统（ITS）中的应用，特别是在车流跟踪与速度估计方面的创新算法。智能交通系统是现代社会发展的重要组成部分，旨在利用先进的信息技术和自动化技术优化交通运输管理，以应对日益增长的交通需求和环境挑战。论文首先介绍了智能交通系统的概念，强调了它与现代社会的紧密联系，特别是汽车使用的普及带来的问题，如交通拥堵、环境污染和安全问题。 研究焦点在于无标度摄像机的应用，这些摄像头能够提供大量实时的交通数据。无标度摄像机意味着它们能够捕获不同距离的物体，这对于车流量的精确监测和速度估计至关重要。论文可能提出了利用云计算的强大计算能力和分布式存储的优势，对海量实时视频数据进行高效处理和分析，实现实时的车流识别、追踪，并通过算法模型计算出车辆的速度。 国外发展现状部分，文章提到了美国和日本在ITS领域的显著进展。美国通过“综合地面运输效率方案”推动智能交通系统的发展，进行了大量的实验并制定长远计划。日本则在不同时期开发了一系列先进系统，如通信系统、交通信息控制系统等，甚至提出“智能车/智能路/智能枢纽”的理念，涵盖了交通安全、电子收费和管理系统等多个层面。 论文的核心部分可能会详细介绍所提出的基于云计算的车流跟踪与速度估计算法的具体实现过程，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练以及实时预测的算法设计。可能还会讨论该方法在处理复杂交通场景、减少误差和提高效率方面的优势，以及如何将理论研究成果转化为实际应用案例，以改善城市交通管理和安全性。 这篇论文深入研究了云计算与无标度摄像机在智能交通领域的融合，为解决交通问题提供了新的技术手段，对于提升交通运输系统的智能化水平具有重要意义。