屏蔽器对于交通摄像的影响

    基于摄像头采集的交通数据，本文介绍了道路设计的交通分析方法和数据挖掘算法，并从宏观、台面和微观层面探讨了它们在城市交通规划、基础设施建设和交通管理监控中的应用。基于车辆的空间和时间序列，提出了三种分析任务和求解方法，以获得三个干扰器重要指标，即相邻区域之间的交通流分布、车辆轨迹和与时间相关的交通运行。提出了相邻区域交通流分布的概念。它是指由道路连接的两个相邻区域之间的交通量，揭示了交通流的宏观分布特征。

    频繁序列挖掘算法的应用可以识别经过数据采集监控摄像机的车辆群序列，从而揭示车辆群的行驶区域和路径。根据车辆进出时间，可以计算出一天中每小时的出行时间。最后，以湖北省宜昌市为例，阐述了基于交通摄像数据的数据挖掘和道路交通分析框架。由于现代交通管理中经常需要进行距离检测，摄像机干扰器标定对距离检测的准确性有着重要的影响。

    传统的标定方法通常需要一个标定目标，需要测量标定点的精确距离。本文根据监控摄像机的成像模型，提出了一种基于多矩形的标定方法，利用交通道路的标志线构造多个矩形。在不测量摄像头内部或外部参数或标定点的精确距离的情况下，只需要矩形的边长和矩形顶点的图像坐标即可建立视频图像距离转换模型。为了提高转换精度，我们使用多个矩形来确定消失点的坐标，并修改屏蔽器矩形顶点的坐标。实验结果表明，与主流方法相比，该方法具有更高的精度。