APP下载

基于深度学习的车道级隧道交通参数视频检测系统研究

2021-12-26董辉曹潺张峻领

科学与信息化 2021年5期
关键词:检测

董辉 曹潺 张峻领

1. 中铁旸谷(北京)智慧科技产业有限公司 北京 100000;

2. 成都旸谷信息技术有限公司 四川 成都 610000

引言

近年来,随着城市经济的快速发展,各城市老城区存在发展空间和动力不足的问题。研究表明,车辆通行流量随车辆密度的增加而增大,达到峰值后,随车辆密度的增加而减少;事故发生风险亦然。因此,可采用合理的交通流量控制策略,合理控制隧道内的车辆密度可使通行效率最佳、事故发生概率最小。然而,所有交通流量控制策略均建立在隧道各个区段车流量和平均车速等交通参数采集的基础上。在当前隧道基础设施配置下,仅可通过车感器实现对出入口车流量统计,无法实现各区段通行特征的精确感知,因此为实现交通流量控制功能,有必要研究车道级交通参数检测系统实现交通流量智慧管控功能。

1 系统需求分析

交通参数包含车流量、平均车速、占有率,将检测精度划分为三个等级,精度要求如下所示,其中精度级别II和III主要用于交通状态的粗略估计,拥堵状态分区段颜色显示、整体通行状态评估等。交通流量控制采用模型估计的方法,并以交通参数作为模型计算依据,交通参数的检测精度对估计结果有较大的影响,因此该系统检测精度应不低于I级。

2 实施方案比选

(1)微波车辆检测器。微波车辆检测器是一种利用数字雷达波检测技术实时检测交通流量、平均车速、车型及车道占用率等交通数据的产品。……

登录APP查看全文

猜你喜欢

检测
QC 检测
小波变换在PCB缺陷检测中的应用