【摘 要】
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交通流基本模型的参数标定试验是智能交通领域发展中的关键一环。现有城市摄像头拍摄的视频包含多种行为姿态的行人、不同运动轨迹的车辆、形态各异的道路,难以构建高效、高质量的交通数据集,导致交通流模型参数标定试验适应性较差;且基于单个摄像头拍摄的车辆视频较短,难以满足参数标定试验的需求;因此传统的参数标定试验均基于交通仿真软件的理论推导,未能将实际场景数据应用于实验研究,针对各国不同交通状态以及各国驾驶人
【基金项目】
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国家重点研发计划,高速公路智能车路协同系统技术体系及测试评估方法（项目编号:2019YFB1600101）；
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交通流基本模型的参数标定试验是智能交通领域发展中的关键一环。现有城市摄像头拍摄的视频包含多种行为姿态的行人、不同运动轨迹的车辆、形态各异的道路,难以构建高效、高质量的交通数据集,导致交通流模型参数标定试验适应性较差;且基于单个摄像头拍摄的车辆视频较短,难以满足参数标定试验的需求;因此传统的参数标定试验均基于交通仿真软件的理论推导,未能将实际场景数据应用于实验研究,针对各国不同交通状态以及各国驾驶人跟驰行为特性,选取适应性好的交通流模型是一个难点。为了解决这些问题,本文采用连续摄像头,获取城市道路中实时、动态的车辆视频,将其作为研究场景,构建跨摄像头下的真实车辆轨迹实测数据集。基于中国实测轨迹数据集与美国德国开源实测轨迹数据集,分别对比分析五种经典的宏观交通流模型与三种微观车辆跟驰模型。本论文分为以下三个内容:（1）针对城市交通场景,建立车辆多目标检测、多目标跟踪模型。根据采集的交通实测数据特点,构建Mask R-CNN车辆目标检测网络,提取车辆图像中运动车辆的位置信息;基于车辆特征图像的检测信息,运用Deep SORT多目标跟踪算法,得到车辆在单摄像机视图下的轨迹;利用重识别技术匹配多目标跟踪得到的车辆轨迹,得到跨摄像机下的车辆轨迹数据集。（2）基于中国车辆实测轨迹数据集、德国High D、美国Pe MS车辆实测数据集,采用最小二乘方法和优化后的最小二乘方法,标定和分析几种宏观交通流基本图模型,利用均方误差指标对参数标定后的模型进行性能评价,试验结果表明:在对宏观模型的标定中,S3模型可以更好地表达自由流、饱和、拥堵交通状态下流量、速度和密度之间耦合关系。（3）基于中国车辆实测轨迹数据集、德国High D和美国NGSIM车辆实测轨迹数据集,采用互相关分析法标定车辆跟驰模型中的反应时间参数,利用模拟退火法标定几种微观车辆跟驰模型中的其他参数,利用均方误差指标对参数标定后的模型进行性能评价,试验结果表明:在对微观模型的标定中,S3模型可以更好地表达各国驾驶人的跟驰行为。
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