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基于车流量检测的智能交通信号配时优化研究
| 论文题名： | 基于车流量检测的智能交通信号配时优化研究 |
| 关键词： | 智能交通;信号配时优化;车流量检测;通行效率;停车次数 |
| 摘要： | 近年来，随着社会经济的发展，交通拥堵问题越来越严峻，现有的固定配时方式无法根据道路上的交通流量改变红绿灯配时，实现实时道路疏通，导致资源利用率低。基于此背景，本文从交通流量检测和交通配时优化两个方面对智能交通进行了研究，得到如下成果。 1.本文提出了车流量监测算法。该算法通过监控视频，实时的检测路面车流量。相比于传感器方法，其具有成本低、效率和精度高等优势。算法对输入的图像进行预处理，然后使用优化的ViBe算法获得背景图像和前景车辆目标，对图像进行形态学处理。在车流量检测阶段，通过虚拟检测线上的像素值变化，完成对道路车辆的检测工作。在试验阶段，采用实际道路的拍摄录像为数据源，并分别对晴天、夜晚二个约束下的路面视频进行了车流量统计分析，结果验证了所提算法的有效性。 2.本文建立了一个以单交叉口处的车辆平均延误、平均停车次数和通行效率为约束的多目标交通信号配时数学模型，并通过使用算法进行模型函数求解。介绍了选择粒子群算法的原因后，对智能算法的参数惯性权重以数学公式进行了优化改进，增强了算法的寻优功能。通过使用优化前后的智能算法对目标函数进行求解，证明了优化后算法的优越性。使用优化后的算法求解信号配时模型，并利用VISSIM的模型仿真检验，比较了本文的配时算法、Webster配时法和道路固定周期配时法在早晚高峰期和平峰期中的效果，试验结果表明，本文给出的算法有效的缓解了周期时间和交通量之间的适配问题，从而减少了延误的时间，提升了道路的通行效率，证明了本文提出的多目标交通信号配时数学模型的有效性。 |
| 作者： | 李智猛 |
| 专业： | 机械 |
| 导师： | 白冰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江科技学院 |
| 学位年度： | 2022 |
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