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基于无人机的道路交通参数提取和噪声场仿真研究
| 论文题名： | 基于无人机的道路交通参数提取和噪声场仿真研究 |
| 关键词： | 道路交通流;参数提取;噪声场仿真;无人机 |
| 摘要： | 道路交通噪声场可视化是将道路交通噪声影响及其分布情况直观呈现的一种方式，噪声场仿真可视化在新建或拟建道路声环境预测评价、声屏障设计、大范围噪声场规律探究等方面有着很大的优势，但是当前关于噪声场仿真所需的道路环境参数和交通流参数数据采集方法原始低效且难度较大，获取成本高，本文以无人机为主要工具和搭载平台，结合倾斜摄影建模技术获取道路环境参数，通过yolov3深度学习的目标检测算法和deepsort跟踪算法实现基于无人机航拍影像的道路交通流参数提取，并根据无人机不同飞行姿态和昼夜不同场景训练了不同的识别模型进行适配，识别准确率高，算法处理速度快，可行性高，为高效准确的道路交通噪声场建模和仿真提供数据支持。本文以无人机为平台开发了一套空间点位噪声数据采集设备和方法，通过采样降噪和A计权滤波算法最终得到空间点位A计权等效声压值，在结合声级计实测噪声数据标定确定降噪阈值后，可以较为准确的完成空间点位的噪声数据采集。本文以清水西苑小区为研究区域，提出了通过无人机采集道路环境参数和交通流参数，建立可视化仿真模型的方法，通过校准点位实测数据验证，误差较小，说明无人机数据采集建立噪声场高效方便且准确性较高，并对该小区进行昼、夜声环境评价，结果表明对于小区外侧靠近高速路的建筑物昼间声环境达标，夜间噪声值超标，需采取加装隔音窗等措施；最后基于该区域仿真模型研究了两条高速路叠加声场情况下的交通流影响因子，研究表明，基于声场叠加原理的推导公式更能反映叠加声场下的交通流噪声影响关系。 |
| 作者： | 陈坤炜 |
| 专业： | 交通运输工程;交通运输工程(专硕) |
| 导师： | 张伟光;吴春颖 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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