计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
8期
195-198
,共4页
行为视觉%交通肇事%现场检测
行為視覺%交通肇事%現場檢測
행위시각%교통조사%현장검측
Behavior Vision%Traffic accident%Witnessed inspections
在交通肇事现场的智能视觉检测的过程中,由于肇事过程在瞬间发生,抓拍的图像无法保证事发全部过程的连贯性,在交通肇事现场检测的过程中,采集的交通肇事特征难以形成有效的碰撞关联,造成与碰撞判定规则之间的关联度较低,对肇事行为进行判断存在较大滞后性.提出利用行为视觉分析的交通肇事现场检测模型.采集大量的交通肇事现场图像,将最小化重构方法替换为分类正交匹配追踪方法,降低了图像匹配过程中计算的复杂性.根据主成分分析方法,对采集的交通肇事图像进行不同方向的降维处理,提取交通肇事图像的特征,构建特征矩阵,利用正交匹配追踪算法,在大量的交通肇事图像中进行求解,将获取的结果与肇事图像的最小残差进行计算,实现交通肇事现场的识别.实验结果表明,利用改进算法进行交通肇事现场检测,检测效率得到了明显的提升.
在交通肇事現場的智能視覺檢測的過程中,由于肇事過程在瞬間髮生,抓拍的圖像無法保證事髮全部過程的連貫性,在交通肇事現場檢測的過程中,採集的交通肇事特徵難以形成有效的踫撞關聯,造成與踫撞判定規則之間的關聯度較低,對肇事行為進行判斷存在較大滯後性.提齣利用行為視覺分析的交通肇事現場檢測模型.採集大量的交通肇事現場圖像,將最小化重構方法替換為分類正交匹配追蹤方法,降低瞭圖像匹配過程中計算的複雜性.根據主成分分析方法,對採集的交通肇事圖像進行不同方嚮的降維處理,提取交通肇事圖像的特徵,構建特徵矩陣,利用正交匹配追蹤算法,在大量的交通肇事圖像中進行求解,將穫取的結果與肇事圖像的最小殘差進行計算,實現交通肇事現場的識彆.實驗結果錶明,利用改進算法進行交通肇事現場檢測,檢測效率得到瞭明顯的提升.
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