过编辑操作，将信号灯放置到合适的位置；
(2)诱导屏的建立步骤:
(21)初始化诱导屏实体库；
(22)打开诱导屏列表，选择需要添加的诱导屏类型；
(23)通过鼠标点击将指定的诱导屏添加到场景中，给每个添加到场景中的诱导屏分配一个唯一的ID信息；
(24)通过编辑操作，将诱导屏放置到合适的位置；
(3)检测器的建立步骤:
(31)初始化检测器实体库；
(32)打开检测器列表，选择需要添加的检测器类型；
(33)通过鼠标点击将指定的检测器添加到场景中，给每个添加到场景中的检测器分配一个唯一的ID信息；
(34)通过编辑操作，将检测器放置到合适的位置；
(4)随机汽车建立步骤:
(41)初始化车辆库；
(42)通过鼠标点击选择随机车辆的运行范围；
(43)根据车辆运行范围获取运行范围内的道路信息；
(44)根据车辆运行范围内的道路长度，分配每个道路上的车辆数量；
(45)根据道路的车道信息和中心线信息，分配每个车道的车辆数量；
(46)根据车道的方向和中心线信息为每个车辆分配行驶方向和行驶路线。
[0013]作为优选，所述状态控制包括如下步骤:
步骤I，信号灯控制包括如下步骤:
(1)选择需要控制的信号灯模型；
(2)信号灯中的信号主要有左、中、右灯和人行四个信号灯组成，解析信号灯模型中的信号信息；
(3)信号灯信号信息主要有红、绿、黄三个状态，设置信号灯的信号状态；
(4)根据设置的信号状态和信号灯实体中的信号灯信息，实时改变信号灯模型中的信号图片信息；
步骤2，诱导屏控制包括如下步骤:
(1)选择需要控制的诱导屏模型；
(2)诱导屏主要有两种类型，文字说明和图像相结合的诱导和图像诱导。解析诱导屏的类型；
(3)根据诱导屏的类型，分别设置诱导屏中的图像信息和文字说明信息； (4)根据设置诱导屏信息，实时的修改诱导屏模型总的文字内容和诱导图片信息；
步骤3，检测器控制包括如下步骤:
(1)选择需要控制的检测模型；
(2)检测器中主要包含了车流量、车道数和车速度三个信息，解析检测器模型中相对应的模型信息；
(3)设置检测器的车流量、车道数和车速度三个参数；
(4)根据设置的检测器信息，实时的修改检测器模型中的车流量、车道数和车速度信息；
步骤4，车辆行驶控制包括如下步骤:
(1)根据车辆行驶路径和行驶速度计算出车辆的新的行驶位置；
(2)根据新的行驶位置信息计算出与其最近的交叉口信息；
(3)根据车辆的行驶方向和距离车辆行驶方向上最近的交叉口信息，获取控制车辆行驶的信号灯模型；
(4)获取信号灯模型中的信号灯信号信息；
(5)根据行驶方向，判断车辆的行驶行为，即直行、左行和右行三个状态；
(6)根据车辆的行驶行为,获取信号灯对应的信号信息；
(7)如果获取的信号信息是红灯，则车辆停止等待，否则车辆行驶到新的行驶位置。
[0014]作为优选，所述决策分析包括如下步骤:
步骤I，绿波漫游决策分析步骤:
(1)通过鼠标绘制漫游路径；
(2)配置漫游参数；
(3)点击漫游运行；
a.获取绘制的漫游路径信息。如果不存在，则结束；否则执行b;
b.根据绘制的漫游路径，计算车辆的行驶路径信息；
c.根据漫游事件和漫游速度，计算车辆行驶的新的位置信息；
d.根据新的行驶位置信息计算出与其最近的交叉口信息；
e.根据车辆的行驶方向和距离车辆行驶方向上最近的交叉口信息，获取控制车辆行驶的信号灯模型；
f.获取信号灯模型中的信号灯信号信息；
g.根据行驶方向，判断车辆的行驶行为，即直行、左行和右行三个状态；
h.根据车辆的行驶行为，获取信号灯对应的信号信息；
1.如果获取的信号信息是红灯，则车辆停止等待，否则车辆行驶到新的行驶位置； j.根据车辆的新位置设置漫游视图的视角；
k.将信号灯模型中的信号信息通过消息传递机制，传递给信号显示窗口 ；
步骤2，特勤漫游分析步骤:
(1)通过鼠标点击绘制漫游路径；
(2)绘制路径完成后，根据绘制路径的信息计算出绘制路径所经过的交叉口信息，并显示在道路交叉口信息列表中；
(3)配置漫游参数，通过鼠标配置参数修改漫游参数； (4)点击漫游运行；
a.获取道路交叉口信息列表中内容，如果信息列表中为空，则直接返回；
b.根据道路交叉口信息获取对应的道路信息，计算车辆行驶路径信息；
c.根据漫游事件和漫游速度，计算车辆行驶的新的位置信息；
d.根据新的行驶位置信息计算出与其最近的交叉口信息；
e.根据车辆的行驶方向和距离车辆行驶方向上最近的交叉口信息，获取控制车辆行驶的信号灯模型；
f.获取信号灯模型中的信号灯信号信息；
g.根据行驶方向，判断车辆的行驶行为，即直行、左行和右行三个状态；
h.根据车辆的行驶行为，获取信号灯对应的信号信息；
1.如果获取的信号信息是红灯或者黄灯信息，则通过信号灯的控制功能，修改信号信息为绿色；
j.根据车辆的新位置设置漫游视图的视角；
k.将信号灯实体信息通过消息传递，将其发送给信号显示窗口。
[0015]作为优选，所述车辆跟踪包括如下步骤:
(O打开场景中的车辆列表；
(2)选择需要跟踪的车辆；
(3)跟踪指定的车辆；
a.根据选定的车辆，获取其对应的车辆信息；
b.实时获取车连的位置信息；
c.连续记录车辆的位置信息，形成车辆的行驶轨迹数据并显示；
d.根据车辆的位置信息设置漫游视图的视角。
本发明的有益效果是:
本发明通过对二维电子地图进行图像处理技术，自动实现道路数据的提取，并根据提取结果快速的生成道路模型，根据生成的道路模型可以快速的生成随机建筑模型，提高了道路建模速度。本发明通过在建筑和道路模型的基础上，通过区域种树、沿线种树、动态添加信号灯灯方式，快速建立起道路交通场景，极大的提高了场景建模速度。
[0016]本发明在场景建模的过程中，记录场景道路交通场景中的各种实体信息，为智能交通的决策分析提供了数据基础。与传统的建模方式相比，本发明提出的技术方案中利用电子地图中的道路信息，通过图像处理技术，快速的生成三维场景数据，解决了智能交通实施速度慢的难题。
[0017]本发明由于基础数据获取简单、生成速度快节省了大量的人力、物力，有效的控制了数据生产成本。将生成的道路模型与地图上的道路形状比较，形状基本上吻合，误差较小，从比对结果来看基本上满足了道路交通应用的需要。由于道路数据的准确性比较高，为决策部分的分析提供了数据支持。
【附图说明】
[0018]图1为本发明的系统框图。
[0019]图2为本发明道路模型建立的流程图。
【具体实施方式】
[0020]下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。
[0021]如图1所示，本发明包括如下步骤:
步骤一，建立静态模型；静态模型包括道路模型、建筑模型、植物模型和地形模型； 步骤二，建立动态模型；
步骤三，根据静态模型和动态模型进行状态控制、决策分析和车辆跟踪。
[0022]如图2所示，所述道路模型的建立采用以下步骤:
(1)读取电子地图数据，检测地图数据的图像格式，图像格式为RGB和RGBA两种；读取电子地图的范围数据；
(2)(2)根据像素灰度化公式:Y=0.299R+0.597G+0.114Β,将电子地图数据灰度化；根据道路的灰度代表色，将电子地图数据分割为两个区域，道路区域和非道路区域；
(3)去除地图数据中的孤立点；
(4)在区域分