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行人过街自适应信号控制研究

发布时间:2017-09-19 20:11

  本文关键词:行人过街自适应信号控制研究


  更多相关文章: 信号控制 3DS Max 行人过街 视频图像处理 vissim仿真


【摘要】:当今,人们出行对交通依靠程度越来越高。高峰时期,车辆越多,造成行人过街等候时间越长,行人因不愿过长等待而闯红灯,影响自身安全,同时对车辆也造成干扰,因此,提高行人的出行效率是很有必要的。本文提出的系统以考虑行人等候时间和数量的基础上来决定信号灯的变化情况。该系统确保了行人过街时的安全,减少了过街行人闯红灯对车辆产生的干扰。本文首先介绍了交通信号控制的概念、分类方式、基于行人等候分析的自适应信号控制系统的功能和结构、算法流程图。通过基于背景减法的行人检测算法,检测行人并统计行人的等候时长,建立了依据等候行人数和等候时长的信号配时方案。在3DS Max中建立行人过街等候的真实场景,在MATLAB中验证了算法的有效性,并对行人的候时和拍摄精度作了分析。最后以西安市翠华路小学的翠华路干路为例,在VISSIM仿真软件中,验证了自适应信号控制系统。通过实地调查,研究了翠华路小学门口的车流和人流数,根据分析,利用VISSIM对该路段做出配时仿真,对比分析了无信号控制、有信号控制、自适应控制三种信号配时方案,分析了车辆的排队长度和延误时间,以此来提高行人的出行效率的问题。由此得出了自适应信号控制为最佳方案,该方案对于提高行人出行效率具有重要意义。
【关键词】:信号控制 3DS Max 行人过街 视频图像处理 vissim仿真
【学位授予单位】:长安大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U491.54
【目录】:
  • 摘要4-5
  • abstract5-8
  • 第一章 绪论8-16
  • 1.1 研究背景和意义8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-14
  • 1.2.1 国外研究现状9-11
  • 1.2.2 国内研究现状11-13
  • 1.2.3 研究评述13-14
  • 1.3 论文主要研究内容14
  • 1.4 研究方法及技术路线14-16
  • 1.4.1 研究方法14-15
  • 1.4.2 技术路线15-16
  • 第二章 交通信号系统组成16-22
  • 2.1 交通信号概念及分类16-17
  • 2.1.1 信号控制概念16
  • 2.1.2 信号控制分类16-17
  • 2.2 行人过街分析17-18
  • 2.2.1 无信号控制行人过街分析17
  • 2.2.2 有信号控制行人过街分析17
  • 2.2.3 自适应信号控制行人过街分析17-18
  • 2.3 交通控制评价参数18-19
  • 2.3.1 行程时间18
  • 2.3.2 延误18-19
  • 2.3.3 排队长度19
  • 2.4 行人等候分析的自适应交通信号控制系统19-21
  • 2.4.1 摄像头采集数据19-20
  • 2.4.2 微控制芯片组成20
  • 2.4.3 信号配时20
  • 2.4.4 仿真验证20-21
  • 2.5 算法流程图21
  • 2.6 小结21-22
  • 第三章 基于背景减法的行人检测算法22-34
  • 3.1 背景减法的行人检测算法22-24
  • 3.2 行人检测算法的验证24-30
  • 3.2.1 场景建模24
  • 3.2.2 行人过街模型的建立24-26
  • 3.2.3 计算等候行人占等候区的比例26-29
  • 3.2.3.1 MATLAB概述26
  • 3.2.3.2 计算行人等候区比例值26-27
  • 3.2.3.3 行人检测测定软件27-29
  • 3.2.4 所得行人比例比较图29-30
  • 3.3 拍摄位置对精度的影响30-33
  • 3.4 小结33-34
  • 第四章 行人过街信号控制优化仿真34-49
  • 4.1 VISSIM简介34-37
  • 4.2 Vis VAP简介37-41
  • 4.2.1 界面38-39
  • 4.2.2 类型39
  • 4.2.3 编制程序流程框图39
  • 4.2.4VAP参数39-40
  • 4.2.5 变量40
  • 4.2.6 子程序40
  • 4.2.7 检查流程图和生成VAP文件40
  • 4.2.8 产生VAP文件40-41
  • 4.3 干路路段仿真41-47
  • 4.3.1 无信号控制信号仿真42-43
  • 4.3.2 有信号控制信号仿真43-44
  • 4.3.3 自适应信号控制信号仿真44-47
  • 4.3.4 仿真优化结果对比47
  • 4.4 结论47-49
  • 结论与展望49-50
  • 参考文献50-53
  • 攻读学位期间取得的研究成果53-54
  • 致谢54

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本文编号:883679

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