技術(shù)特征：

1.一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

采集單元，檢測(cè)跟蹤模塊，測(cè)速模塊，分類單元、處理系統(tǒng)、判斷模塊及決策模塊；

所述采集單元包括高速公路上的攝像裝置，其用于采集待檢測(cè)區(qū)域的視頻圖像，并將視頻圖像序列傳入車輛檢測(cè)跟蹤模塊；

所述檢測(cè)跟蹤模塊接收?qǐng)D像采集單元傳送的圖像，并對(duì)待檢測(cè)區(qū)域的車輛進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤，將車輛的檢測(cè)信息傳入分類單元，將車輛的跟蹤信息傳入到測(cè)速模塊；

所述測(cè)速模塊接收檢測(cè)跟蹤模塊傳送的車輛跟蹤信息，對(duì)待檢測(cè)區(qū)域的車輛測(cè)量其平均速度，將測(cè)量結(jié)果傳入處理系統(tǒng)；

所述分類單元接收檢測(cè)跟蹤模塊傳送的車輛檢測(cè)信息，對(duì)待檢測(cè)區(qū)域的車輛的車型進(jìn)行分類，并將分類結(jié)果傳入處理系統(tǒng)；

所述處理系統(tǒng)接收測(cè)速模塊傳送的車輛平均速度信息和分類單元傳送的分類信息，對(duì)總車輛密度和總平均車速進(jìn)行計(jì)算，并計(jì)算每種車輛的密度所占車輛總密度值比例，將總車輛密度和總平均車速的計(jì)算結(jié)果傳入判斷模塊，將車輛密度占比結(jié)果傳入決策模塊；

所述判斷模塊接收處理系統(tǒng)模塊的總車輛密度和總平均車速的計(jì)算結(jié)果，并判斷該檢測(cè)區(qū)域是否發(fā)生擁堵，將判斷結(jié)果傳入決策模塊；

所述決策模塊接收處理系統(tǒng)的不同類型的車輛密度占比結(jié)果和判斷模塊的判斷結(jié)果，在發(fā)生車輛長(zhǎng)時(shí)間擁堵時(shí)，某類型車輛一直處于車輛密度占比較高的狀態(tài)，則認(rèn)為該類車型是影響交通阻塞的重要原因，并在該類型車輛將通過該高速公路路段前往目的地時(shí)加以引導(dǎo)。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)跟蹤模塊采用Adaboost方法對(duì)車輛進(jìn)行檢測(cè)，采用Kernelized Correlation Filters(KCF)對(duì)車輛對(duì)象進(jìn)行跟蹤，當(dāng)車輛進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域時(shí)，對(duì)車輛進(jìn)行跟蹤；當(dāng)車輛駛出檢測(cè)區(qū)域時(shí)，結(jié)束該車輛的跟蹤。

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，其特征在于，所述對(duì)待檢測(cè)區(qū)域的車輛測(cè)量其平均速度，具體包括：

假設(shè)車輛通過檢測(cè)區(qū)域的視頻張數(shù)為a，視頻圖像傳輸速率為b幀每秒，檢測(cè)區(qū)域長(zhǎng)度為l,則該車輛通過檢測(cè)區(qū)域在時(shí)間為1/b×a，那么該車輛平均速度為l/(1/b×a)×3.6千米每小時(shí)。

4.如權(quán)利要求3所述的一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，其特征在于，所述分類單元對(duì)待測(cè)區(qū)域的車輛類型進(jìn)行分類，具體包括：

首先收集不同類型的車輛樣本，每類車輛的樣本數(shù)量為c個(gè)，樣本大小統(tǒng)一采用X×Y的大小，根據(jù)樣本的HOG特征訓(xùn)練不同車輛類型的模型，并將不同車輛的模型與檢測(cè)跟蹤模塊傳來(lái)的檢測(cè)到的車輛信息進(jìn)行匹配，從而對(duì)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)車輛進(jìn)行分類。

5.如權(quán)利要求4所述的一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，其特征在于，所述分類單元將車型分為轎車、客車、貨車三類。

6.如權(quán)利要求5所述的一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，其特征在于，所述處理系統(tǒng)的總車輛密度由檢測(cè)區(qū)域內(nèi)不同類型的車輛數(shù)量得到，假如檢測(cè)區(qū)域內(nèi)轎車數(shù)量為k₁，客車數(shù)量為k₂，貨車數(shù)量為k₃，其他類型車輛數(shù)量為k₄,k₅,…k_n，總的車輛密度則為k＝k₁+k₂+k₃+k₄+…+k_n，則每種類型的車輛密度所占總車輛密度的比例為(i＝1,2,3，4，…，n)。

7.如權(quán)利要求6所述的一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，其特征在于，所述判斷模塊判斷該檢測(cè)區(qū)域是否發(fā)生擁堵，具體包括:

當(dāng)總車輛密度大于閾值T時(shí)，且車輛總平均速度小于閾值M，則交通發(fā)生擁堵；反之，交通順暢。

8.如權(quán)利要求7所述的一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，其特征在于，所述決策模塊在該類型車輛將通過該高速公路路段前往目的地時(shí)加以引導(dǎo)，其引導(dǎo)方法為通過網(wǎng)絡(luò)向車載導(dǎo)航設(shè)備發(fā)出該路段擁堵信號(hào)和該類型車輛造成堵塞的預(yù)警，并指示和引導(dǎo)將通過該高速路段前往目的地的該類型車輛采用其他的交通要道前往目的地。

9.一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)方法，其特征在于，包括以下步驟：

A、利用現(xiàn)有高速公路上裝有的監(jiān)控?cái)z像頭采集待檢測(cè)區(qū)域的視頻圖像；

B、在視頻圖像序列中進(jìn)行車輛檢測(cè)和跟蹤，并計(jì)算每輛車的平均速度；

C、對(duì)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的所有車輛進(jìn)行分類；

D、對(duì)檢測(cè)區(qū)域的所有車輛計(jì)算總密度值、總平均車速及每種車輛的密度所占車輛總密度值比例；

E、根據(jù)車輛的總密度值和總平均車速判斷該檢測(cè)區(qū)域是否發(fā)生擁堵；

F、根據(jù)對(duì)每種車輛的密度所占車輛總密度值比例，在發(fā)生車輛長(zhǎng)時(shí)間擁堵時(shí)，如果某類型車輛一直處于車輛密度占比較高的狀態(tài)，則認(rèn)為該類車型是影響交通阻塞的重要原因，并在該類型車輛將通過該高速公路路段前往目的地時(shí)加以引導(dǎo)。

10.如權(quán)利要求9所述的一種基于車型分類的高速公路車輛引導(dǎo)方法，步驟F中，所述在該類型車輛將通過該高速公路路段前往目的地時(shí)加以引導(dǎo)，其引導(dǎo)方法為通過網(wǎng)絡(luò)向車載導(dǎo)航設(shè)備發(fā)出該路段擁堵信號(hào)和該類型車輛造成堵塞的預(yù)警，并指示和引導(dǎo)將通過該高速路段前往目的地的該類型車輛采用其他的交通要道前往目的地。