一种基于深度学习的道路交叉口车辆排队长度检测方法  

作　　者：王宇林 任安虎[1] 李珊 

机构地区：[1]西安工业大学

出　　处：《中国科技信息》2023年第4期105-109,共5页China Science and Technology Information

基　　金：西安工业大学2021年国家级大学生创新创业训练计划项目,(项目编号:202110702001)。

摘　　要：随着智能交通系统的逐渐成熟,现在的交通信号控制机可以根据交叉口的实时车流量等交通数据优化信号灯配时,以减少拥堵、降低碳排放。在交通参数中,排队长度表示在交叉口排队的车辆所占道路的长度,不仅可以表征实时交通状态,同时也是评估交叉口拥堵的重要指标。但是排队事件涉及车辆多,车辆运动状态复杂,因此对排队长度的检测一直是该领域的研究热点。利用道路监控视频信息对交叉口排队长度进行检测具有重要的理论意义和实用价值。

关 键 词：交通信号控制机 排队长度 智能交通系统 道路交叉口 信号灯配时 交通参数 深度学习 数据优化 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] U491[自动化与计算机技术—控制科学与工程]