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基于时空轨迹跟踪的交通流特性参数检测分析
被引量：
5
1
作者
任建强
陈阳舟
+1 位作者
辛乐
石建军
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期62-68,共7页
基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义.本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法.首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;...
基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义.本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法.首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost(Adaptive Boosting,自适应增强)分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数.实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持.
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关键词
智能交通
交通流特性参数检测
时空轨迹跟踪
低位摄像机
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职称材料
题名
基于时空轨迹跟踪的交通流特性参数检测分析
被引量：
5
1
作者
任建强
陈阳舟
辛乐
石建军
机构
北京工业大学城市交通学院
廊坊师范学院计算机系
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期62-68,共7页
基金
国家自然科学基金(61273006)
国家高技术研究发展计划('863'计划)项目(2011AA110301)
河北省科技支撑计划项目(13210807)
文摘
基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义.本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法.首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost(Adaptive Boosting,自适应增强)分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数.实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持.
关键词
智能交通
交通流特性参数检测
时空轨迹跟踪
低位摄像机
Keywords
intelligent
transportation
detection
of
traffic
flow
characteristic
parameters
time
-
space
trajectory
tracking
low
angle
cameras
分类号
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于时空轨迹跟踪的交通流特性参数检测分析
任建强
陈阳舟
辛乐
石建军
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015
5
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