交通共用信息平台的车速检测与空间占有率估计方法

"面向交通共用信息平台的交通参数提取方法研究" 本文主要探讨了在大数据背景下，如何利用算法高效地从交通共用信息平台中提取关键的交通参数，以优化城市交通管理和解决日益严重的交通拥堵问题。交通共用信息平台是智能交通系统的重要组成部分，通过整合各类交通数据，为决策者提供实时的交通状况信息。 首先，文章重点介绍了基于视频的车速检测方法。这一方法是交通共用信息平台的核心技术之一，它要求视频测速算法具备高实时性和可靠性。作者将系统分为五个模块：视频采集、运动目标检测、Harris车辆角点检测、角点匹配和坐标变换。混合高斯模型用于检测运动车辆并提取前景图像，然后利用Harris角点检测找出车辆的特征点，通过角点匹配和坐标变换计算出车辆速度。这种方法有效地提高了车速检测的精度和效率。 其次，文章提到了基于遥感图像的道路车辆空间占有率估计方法。作为视频处理技术的补充，遥感图像处理能提供宏观的交通信息。通过对比不同类型的遥感数据，作者发现遥感航空数据最适合于交通信息的获取。采用遥感航空数据，通过图像增强、去噪、形态学操作（开运算、闭运算）和二值化提取道路网络结构。利用Hough变换估计道路长度，并引入模糊处理技术估计车辆长度，进而计算出车辆的空间占有率。这种方法对于处理不清晰且存在噪声的遥感图像尤其有效。 这两种交通参数提取方法的结合，为交通共用信息平台提供多源多维信息感知的能力，对于提升交通管理效率，减少拥堵，改善城市交通环境具有重要意义。关键词涵盖了交通共用信息平台、视频图像处理、车速检测、遥感图像处理和空间占有率，体现了研究的主要内容和技术手段。 本文的研究为智能交通领域的技术创新和实际应用提供了理论基础和实践指导，对于解决城市交通问题具有重要的理论价值和实用价值。通过大数据和算法的结合，可以更有效地管理和优化交通流量，提高城市的交通运行效率，从而提升居民的生活质量。