建立一个自动识别交通状态的系统，可以实时得到道路交通状况，从而引导交通参与者。系统通过数据采集终端抽样采集交通状况数据，然后经过图像的预处理，即图像的灰度化，通过背景提取算法得到图像背景，然后做背景差，自动阈值分割，形态学滤波等一系列操作，得到二值化图像,并且实现背景更新。然后计算车辆的占路比和车辆的速度这两个交通参数，通过神经网络对大量数据的训练，从而实现自动识别交通状况。-Establish a system to automatically identify traffic state c

RBF神经网络能够用于预测，是一种经典非线性时间序列的预测模型。(RBF neural network can be used for prediction, and it is a classic nonlinear time series prediction model.)