【摘 要】
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该文研究的主要内容是将计算机视觉和模式识别技术应用到高速公路交通流参数采集工作中,以提高交通管理的自动化和现代化水平.该文研究围绕着高速公路上车辆检测,车速测量以
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该文研究的主要内容是将计算机视觉和模式识别技术应用到高速公路交通流参数采集工作中,以提高交通管理的自动化和现代化水平.该文研究围绕着高速公路上车辆检测,车速测量以及车型识别展开,并建立了实际系统.在摄像机标定算法研究中,该文根据道路现场环境的特点,提出了基于平面约束的三维重建方法,有效的实现了摄像机内部参数的标定,能够有效完成图像坐标与道路平面坐标的转换.车辆检测算法采用线式背景差减检测法.车型识别算法采用基于BP网络的车型识别方法,网络分三层结构,输出层有三个节点,分别代表轿车,卡车,大客车.网络训练采用引入动量项的改进训练方法,该文对隐层节点数和分块以及图像明暗变化对识别精度的影响作了大量的实验.最后,该文介绍了研究工作中建立的交通流参数采集系统.系统基于NT/95环境开发,采用C/S结构,客户端软件完成数据采集,服务器端完成数据存储、分析功能.系统运行稳定,可靠.
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