基于视频监控的实时排队长度估计
项目图片描述：
数据提取：分析视频数据以提取车辆轨迹和排队模式。
模型集成：将轨迹数据与相关模型相结合，动态重建排队状态。
解决的挑战：缓解视频信号中的遮挡问题和交通流量的动态变化。
应用：通过准确估计排队长度，优化红灯时间并减少高需求路口的拥堵。
徐云雯
副研究员
徐云雯是上海交通大学自动化系副研究员。她在上海交通大学获得控制科学与工程博士和硕士学位，在南京理工大学获得自动化学士学位。她曾在普渡大学担任访问学者，并在上海交通大学担任博士后和研究职位。她的研究重点是预测控制应用、智能交通系统、嵌入式预测控制和复杂系统智能控制。她在顶级期刊和会议上发表了大量论文，并参与了多个重要研究项目。