基于机器视觉的交通拥堵评估系统

摘要：

传统的交通灯采用固定配时模式,缺乏灵活性、智能性.针对上述问题,提出一种基于机器视觉的交通拥堵评估系统对采集到的视频进行智能分析处理.首先,利用提取的梯度直方图特征和AdaBoost级联分类器实现对车辆的检测,并辅以RFID来实现车辆计数;进而通过Spark大数据分析平台而评估出当前的交通拥堵情况.实验表明本系统能根据当前的实际交通情况智能调整交通灯的变换时间,达到动态缓解交通压力的目的.

关键词：机器视觉、梯度直方图、AdaBoost、车辆检测、特征提取

所属期刊栏目：26

分类号：U49;H3

资助基金：福建省引导项目2016Y0031;福建省教育厅项目JA15136;福建师范大学教学改革研究项目I201602015

在线出版日期：2017-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：78-83