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《探析基于視頻牌照檢測的動態(tài)od矩陣獲取方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、同濟大學(xué)交通運輸工程學(xué)院碩士學(xué)位論文基于視頻牌照檢測的動態(tài)OD矩陣獲取方法研究姓名：魏靜申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：交通信息工程及控制指導(dǎo)教師：李克平20080301摘要OD矩陣是進行交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和交通運行管理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，也是智能交通系統(tǒng)中交通控制和路徑誘導(dǎo)方案制定的決策依據(jù)，因此動態(tài)OD矩陣的獲取是ITS研究的核心內(nèi)容之一。近年來，通過視頻圖像信息獲取車輛牌照進而推算行程時間以及OD等交通信息已在北京、上海、杭州等城市得到應(yīng)用，且正在大規(guī)模推廣實施，然而目前的研究更關(guān)注于如何提高視頻圖像的牌照識別精度但對視頻采集設(shè)備的布局規(guī)劃、不同識別精度下的
2、OD及路徑修正方法等問題缺乏研究的手段及方法。本論文初步探討了“基于視頻牌照檢測的動態(tài)OD矩陣獲取方法研究”的框架，應(yīng)用VisualBasic編程工具、MicrosoftAccess數(shù)據(jù)庫技術(shù)，通過VISSIM交通仿真軟件的COM開發(fā)接口構(gòu)建了研究視頻牌照檢測獲取OD矩陣的仿真實驗平臺；同時深入研究了視頻牌照檢測器滿布條件下，檢測精度對動態(tài)OD矩陣獲取的影響。本論文的主要工作為，(1)構(gòu)建了具有一定普遍意義的適用于“基于視頻牌照檢測的動態(tài)OD矩陣獲取方法研究”的仿真實驗平臺；(2)為提高動態(tài)OD及路徑識別精度，本論文提出了在牌照檢測精度有限條
3、件下的OD及路徑修正方法，分別為：最短路徑法、車輛轉(zhuǎn)向率法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法；(3)研究提出了評價OD矩陣精度的指標(biāo)：范數(shù)平均相對誤差、平均相對誤差和均方根相對誤差；(4)通過優(yōu)化算法的敏感性分析，在檢測器滿布條件下，為了得到可接受精度的OD，視頻牌照檢測系統(tǒng)的精度下限為80％。關(guān)鍵詞：視頻牌照檢測，OD矩陣，VISSIM，仿真評價，路徑修正方法AbstmctABSTRACTDynamicODmatrixisthebasicdataoftransportationnetworkplanningandtrafficoperationmanagemen
4、t．AnditisalsothebasisforthedecisionmakingofITSintrafficcontrolandrouteguidanceprogramming．AcquirementofdynamicODmatrixisoneofthecoresoftheITSstudy．Inrecentyears，wecanacquirevehicleslicenseplatethroughthevideoimageinformation，onthebasisofwhich，wecancalculatethetransportation
5、informationsuchastraveltime，OD，andSOon．InChina，thistechnologyisbeingusedinBeijing，ShanghaiandHangzhou．Anditislarge-scalepromotedimplementation．However,thepresentresearchespaymoreattentiontohowenhancethevideovehiclelicenseplaterecognitionprecision．Videovehiclelicenseplaterec
6、ognition’Slayoutplanning，ODandpathcorrectionmethodhaven’tbeenstudieddeeply．WearelackofmethodsandtoolstOdosuchresearches。Thispaperhasinitiallydiscussedtheframeworkof‘ResearchofDynamicODMatrixEstimationBasedonVideoVehicleLicensePlateRecognition’．Inthispaper，Iproposedtheresear
7、chtechniquewhichiSbasedonthesimulationtestplatform．IusedVISSIM，MicrosoftAccessandVisualtheBasicastoolstostudy．Simultaneously。thepaperhasdeeplystudiedin‘Undertheconditionwhichisbuildingvideovehiclelicenseplaterecognitiononeverylaneandentranceofthestudyarea，howexaminationprec
8、isionwillinfluencethedynamicODmatrixacquirement’．Themainresearchofthispaperisasfol
