公路交通科技
公路交通科技
공로교통과기
JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORTATION RESEARCH AND DEVELOPMENT
2012年
3期
149-152
,共4页
智能运输系统%视频检测算法%多目标跟踪%隧道交通流%隧道交通事件
智能運輸繫統%視頻檢測算法%多目標跟蹤%隧道交通流%隧道交通事件
지능운수계통%시빈검측산법%다목표근종%수도교통류%수도교통사건
为了实时监控公路隧道内车流量和交通事件,根据隧道特征、交通流变化情况、检测数据的相关性和常发事故的特点,在对目前视频检测系统分析的基础上,针对隧道内车流量和交通事件的检测,提出了一种基于多目标跟踪的隧道交通流视频检测算法.该算法根据当前图像帧的目标列表与前帧目标区域的目标列表进行相似性比较,计算其相似度以求出最小距离,这样减少了跟踪的盲目性,提高了算法的计算速度和精度.通过对隧道交通数据挖掘分析,提取隧道交通事件发生时各属性数据的关联性,试验测试表明对隧道车流量视频检测的总正确率高于97％及交通事件检测准确率高于95％.该算法能够在一定程度上对交通事故进行预警,对于减少和避免交通事故发生具有重要意义.
為瞭實時鑑控公路隧道內車流量和交通事件,根據隧道特徵、交通流變化情況、檢測數據的相關性和常髮事故的特點,在對目前視頻檢測繫統分析的基礎上,針對隧道內車流量和交通事件的檢測,提齣瞭一種基于多目標跟蹤的隧道交通流視頻檢測算法.該算法根據噹前圖像幀的目標列錶與前幀目標區域的目標列錶進行相似性比較,計算其相似度以求齣最小距離,這樣減少瞭跟蹤的盲目性,提高瞭算法的計算速度和精度.通過對隧道交通數據挖掘分析,提取隧道交通事件髮生時各屬性數據的關聯性,試驗測試錶明對隧道車流量視頻檢測的總正確率高于97％及交通事件檢測準確率高于95％.該算法能夠在一定程度上對交通事故進行預警,對于減少和避免交通事故髮生具有重要意義.
위료실시감공공로수도내차류량화교통사건,근거수도특정、교통류변화정황、검측수거적상관성화상발사고적특점,재대목전시빈검측계통분석적기출상,침대수도내차류량화교통사건적검측,제출료일충기우다목표근종적수도교통류시빈검측산법.해산법근거당전도상정적목표렬표여전정목표구역적목표렬표진행상사성비교,계산기상사도이구출최소거리,저양감소료근종적맹목성,제고료산법적계산속도화정도.통과대수도교통수거알굴분석,제취수도교통사건발생시각속성수거적관련성,시험측시표명대수도차류량시빈검측적총정학솔고우97％급교통사건검측준학솔고우95％.해산법능구재일정정도상대교통사고진행예경,대우감소화피면교통사고발생구유중요의의.
