【摘 要】
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交通状况检测与预警是交通信息检测系统中一个很重要的组成部分,它对城市交通管控和诱导有着重要的指导意义。基于视频图像的灰度和边缘特征,首先采用差分算法计算出各车道中
【机 构】
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长安大学信息工程学院,西藏民族学院信息工程学院,陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划课题(2012AA112312);西藏民族学院校内科研项目(14myY14);陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心开放基金(20120205110001)
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交通状况检测与预警是交通信息检测系统中一个很重要的组成部分,它对城市交通管控和诱导有着重要的指导意义。基于视频图像的灰度和边缘特征,首先采用差分算法计算出各车道中轴线上像素点的灰度梯度,并对梯度函数结合＂像素-距离＂的映射关系,按距离聚类分析法完成其对应曲线上脉冲的合并与数值量化;然后根据量化结果,对各车道的有车区域和无车区域做出标识,并对有车区域的分布密度做出统计;最后,结合对车道中轴线上像素点的灰度帧差处理结果,对交通状况做出精确判断。经实验验证,该算法能对道路的交通状况做出准确、实时的判断,且算法简
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