改进Canny算法在车辆队列长度检测中的应用

"基于改进Canny边缘检测算法的车辆排队长度检测方法" 是一篇2011年发表在《山西大学学报(自然科学版)》的论文，由朱孝山、李德玉和贾俊芳合作完成。文章探讨了一种创新的车辆队列检测技术，该技术利用改进的Canny边缘检测算法来测量交通路口车辆的排队长度。实验结果显示，这种方法相比于传统的图像处理技术，具有显著的时间效率提升，有助于优化道路资源利用，减轻交通拥堵，提高车辆通行率。 正文: 车辆排队长度的准确检测在智能交通系统（ITS）中扮演着至关重要的角色，因为这直接影响到交通信号灯的合理调度和道路容量的优化。论文首先指出，随着汽车拥有量的增加，城市交通压力增大，尤其是在交叉路口，交通拥堵问题日益严重。智能交通系统因此成为解决这一问题的有效途径，它依赖于先进的信息技术和自动化管理策略来提升交通效率和安全性。 Canny边缘检测算法是图像处理领域中一种经典的方法，用于识别图像中的边界和边缘。论文提出了对其的改进，以更好地适应交通场景中车辆的检测。改进后的算法在保持边缘检测性能的同时，减少了计算复杂度，从而提高了实时性，这对于实时监控和快速响应的交通管理至关重要。 在实际应用中，传统的交通信号灯控制系统通常采用定时或预估的车流量来设定红绿灯时间，但这些方法无法应对车流的随机变化。论文强调了智能时间分配的必要性，即根据实时的车辆排队长度动态调整信号灯周期，以达到最优的道路通行效率。 论文介绍了现有的车辆检测方法，包括基于视频处理技术的方案，这些技术在车辆长度识别上有所应用。尽管如此，它们可能在处理复杂交通环境和实时性方面存在局限。而改进的Canny边缘检测算法在车辆检测方面的优势在于其高效性和准确性，为智能交通信号灯控制提供了更为可靠的依据。 这篇论文的贡献在于提出了一种改进的边缘检测技术，用于提升车辆排队长度检测的效率，这对于优化交通管理，尤其是智能交通信号灯系统的设计，具有重要意义。这一方法有助于实现更精确的交通流量分析，进而提高道路资源利用率，减少交通拥堵，促进城市交通系统的智能化发展。