【摘 要】
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在研究交叉口排队过程中,全面、精细地感知及预测方法一直是难点.传统的排队过程感知方法缺乏不同排队阶段的精细感知和关联,无法得到全面、精细的交通参数.对此,提出一种基
【机 构】
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中山大学智能交通研究中心,广东省智能交通系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1611461)~~
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在研究交叉口排队过程中,全面、精细地感知及预测方法一直是难点.传统的排队过程感知方法缺乏不同排队阶段的精细感知和关联,无法得到全面、精细的交通参数.对此,提出一种基于视频、分阶段感知再关联的排队过程感知及预测方法.该方法包括3部分:第一,通过目标检测和边缘检测提取道路和车辆信息;第二,对道路和车辆边缘信息进行卷积融合,检测排队区域和排队长度;第三,利用车辆位置重构和KCF跟踪等方法感知并关联不同排队阶段,重构并预测交叉口车辆运行轨迹,得到精准到车辆个体的排队车辆数和停车延误等参数.实验结果表明,所提方法在
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