交通流估计、仿真和可视化是交通工程研究领域的重要内容,研究符合实际道路交通规律的交通流估计方法,并结合虚拟现实技术实现真实感交通流仿真是当前该领域的研究热点,其研究成果在交通管理、交通规划和城市智能交通建设等方面具有广泛的应用前景。目前大部分的交通流仿真是使用模拟数据结合复杂的数学模型产生道路交通流,但这类方法算法复杂度高、运行效率低,且采用模拟数据生成的道路交通流真实性不强。另外,现有的交通流仿真研究与实际交通路况信息相结合的工作较少。针对上述问题,本文研究和提出了一种基于道路监控视频的道路交通流重建方法,该方法利用从监控视频中提取的车辆离散数据,结合A~*算法仿真车辆移动轨迹,实现了未被监控视频覆盖的道路交通流重建。所提出的方法将道路监控视频处理技术与交通流仿真技术结合在一起,不仅可以更好地利用道路监控视频资源,从视频中获取车辆信息为智能交通分析提供数据依据,还可以将道路车辆信息作为道路交通流仿真算法的输入数据,从而提高了交通场景虚拟仿真的真实性。具体的研究工作包括:(1)为了获取真实的道路车辆数据信息,本文实现了一种基于监控视频的车辆轨迹获取方法。该方法对视频中的车辆进行检测跟踪,获取运动车辆在视频中的像素坐标序列。由于不同监控视频的拍摄角度不同,仅获取像素坐标实际应用价值不高,因此建立视频图像坐标系与真实道路坐标系之间的映射关系,从而将不同视频的车辆位置信息关联起来。在此基础上,以检测车辆移动时获取的像素坐标轨迹所对应的实际距离与时间差实现车辆行驶速度的计算。(2)为了获取未被监控视频覆盖的道路区域的交通流,本文提出了一种以A~*算法为基础的车辆路径生成算法来重构道路交通流。首先,对道路环境信息进行简化,构建静态车辆路线图,以简化车辆搜索范围以提高计算速度。其次,以车辆的换道次数、加速度变化及安全距离作为A~*算法决策函数的决策依据,在寻路搜索空间中做启发式搜索,从而获得一条最符合约束条件的路径。最后,以优先权值的方法来决定车辆路径的生成顺序,优先权值定义为车辆在静态路线图上的位置,即相对位置在前面的车辆优先生成路径,后面的车在生成路径时仅需考虑同车道前方车辆并与之保持安全距离以避免碰撞。(3)设计并实现了一套基于监控视频提取车辆轨迹获取离散数据的交通流重建系统。该系统将车辆检测跟踪与交通流生成、展示等功能进行集成,可以对视频中车辆进行检测跟踪,获取车辆轨迹、速度,作为仿真交通流的输入数据,并结合交通流重建算法生成车辆路径来模拟道路交通流,最终在三维渲染引擎中进行仿真展示效果。在实际道路视频数据上的实验结果表明,本文所提出的道路监控视频处理和基于车辆行驶轨迹的车辆速度计算方法,为监控视频中车辆驾驶行为的分析提供数据基础。同时,基于真实道路视频车辆数据的交通流重建,增加了交通仿真的真实性,为监控视频与交通虚拟现实的结合提供了全新的应用方向。