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实时获取高速路网运行数据是保障路网畅通运行的前提条件,然而传统的交通数据采集方式很难实时监测整个路网的安全运行状况.本文提出了一种充分利用现有视频设备,实现实时采集交通数据、实时检测交通事件的新方法.该方法融合了卷积神经网络、逆投影变换、群体宏观状态熵等视频大数据技术手段,分别实现了对交通异常场景的识别、分车道的交通流参数计算以及交通事件的实时检测.基于暗原色先验理论,实现了对雾天能见度的检测.该方法在河南省公路水路安全畅通与应急处置系统工程项目中得到了初步应用,为保障高速路网的安全畅通提供了技术支撑.