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基于视觉的车辆异常行为检测综述
被引量：
13
1
作者
黄超
胡志军
+1 位作者
徐勇
王耀威
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期234-248,共15页
基于视觉的车辆异常行为检测能够快速检测交通监控视频中的车辆异常行为并报警,在提升交通执法效率,改善城市交通状况和减少交通事故率等方面具有重要作用.当前基于视觉的车辆异常行为检测已取得较大进步,但在实际应用中仍面临如缺乏数...
基于视觉的车辆异常行为检测能够快速检测交通监控视频中的车辆异常行为并报警,在提升交通执法效率,改善城市交通状况和减少交通事故率等方面具有重要作用.当前基于视觉的车辆异常行为检测已取得较大进步,但在实际应用中仍面临如缺乏数据、异常定义的不确切性、遮挡和实时性较差等问题.文中归纳总结近年来提出的基于视觉的车辆异常行为检测算法.首先,介绍当前算法中典型的行为表示特征,从监督学习和非监督学习两方面讨论现有车辆行为学习方法的优缺点.然后,根据行为建模方法将车辆异常行为检测算法分为基于模型的方法、基于重建的方法和深度学习方法,介绍和分析每类方法.最后,讨论当前算法存在的问题,并展望未来的改进方向.
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关键词
车辆
异常
行为
检测
特征提取
行为
学习
行为
建模
深度学习
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职称材料
基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测
被引量：
12
2
作者
杨龙海
徐洪
张春
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期97-103,共7页
车辆异常行为是造成高速公路交通隐患的主要原因之一。为了提高高速公路的安全管理,通过对车辆GPS数据进行分析,将连续11次定位的车辆速度、加速度作为输入参数,进行神经网络分类器的设计与训练,设计基于GPS数据的车辆异常行为分级检测...
车辆异常行为是造成高速公路交通隐患的主要原因之一。为了提高高速公路的安全管理,通过对车辆GPS数据进行分析,将连续11次定位的车辆速度、加速度作为输入参数,进行神经网络分类器的设计与训练,设计基于GPS数据的车辆异常行为分级检测算法。通过GPS实验和VISSIM模拟仿真各类车辆异常行为,分析检验检测算法,结果表明提出的分级检测算法具有较高的检测率,能够有效的识别各类车辆异常行为。
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关键词
交通工程
高速公路
车辆
异常
行为
检测
GPS定位
分级
检测
算法
神经网络
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职称材料
智能视频分析的车辆异常行为检测方法
被引量：
7
3
作者
尹宏鹏
李艳霞
+1 位作者
周佳怡
柴毅
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期75-83,共9页
针对目前车辆异常行为检测中的检测实时性问题,提出了一种基于智能视频分析技术的车辆异常行为检测方法。车辆出现异常行为时车辆位置变化、速度变化及运动方向变化较大。通过背景差分法检测运动车辆,并采用均值漂移算法跟踪运动车辆,...
针对目前车辆异常行为检测中的检测实时性问题,提出了一种基于智能视频分析技术的车辆异常行为检测方法。车辆出现异常行为时车辆位置变化、速度变化及运动方向变化较大。通过背景差分法检测运动车辆,并采用均值漂移算法跟踪运动车辆,获取车辆位置、速度、运动方向等车辆异常行为判别参数,对3种判别参数的状态函数加权融合检测车辆行为。为验证该算法的有效性,将对真实交通场景中采集的交通视频进行车辆运行状态检测实验。实验结果证明该算法能及时有效地检测出交通场景中的车辆异常行为。
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关键词
车辆
异常
行为
检测
目标
检测
背景差分
均值漂移
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职称材料
题名
基于视觉的车辆异常行为检测综述
被引量：
13
1
作者
黄超
胡志军
徐勇
王耀威
机构
哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院生物计算研究中心
广西师范大学数学与统计学院
鹏城实验室
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期234-248,共15页
基金
国家自然基金项目面上项目(No.61876051)
广东省领军人才项目(No.2016TX03X164)资助。
文摘
基于视觉的车辆异常行为检测能够快速检测交通监控视频中的车辆异常行为并报警,在提升交通执法效率,改善城市交通状况和减少交通事故率等方面具有重要作用.当前基于视觉的车辆异常行为检测已取得较大进步,但在实际应用中仍面临如缺乏数据、异常定义的不确切性、遮挡和实时性较差等问题.文中归纳总结近年来提出的基于视觉的车辆异常行为检测算法.首先,介绍当前算法中典型的行为表示特征,从监督学习和非监督学习两方面讨论现有车辆行为学习方法的优缺点.然后,根据行为建模方法将车辆异常行为检测算法分为基于模型的方法、基于重建的方法和深度学习方法,介绍和分析每类方法.最后,讨论当前算法存在的问题,并展望未来的改进方向.
关键词
车辆
异常
行为
检测
特征提取
行为
学习
行为
建模
深度学习
Keywords
Abnormal Vehicle Behavior Detection
Feature Extraction
Behavior Learning
Behavior Modeling
Deep Learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测
被引量：
12
2
作者
杨龙海
徐洪
张春
机构
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院
重庆市交通规划研究院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期97-103,共7页
文摘
车辆异常行为是造成高速公路交通隐患的主要原因之一。为了提高高速公路的安全管理,通过对车辆GPS数据进行分析,将连续11次定位的车辆速度、加速度作为输入参数,进行神经网络分类器的设计与训练,设计基于GPS数据的车辆异常行为分级检测算法。通过GPS实验和VISSIM模拟仿真各类车辆异常行为,分析检验检测算法,结果表明提出的分级检测算法具有较高的检测率,能够有效的识别各类车辆异常行为。
关键词
交通工程
高速公路
车辆
异常
行为
检测
GPS定位
分级
检测
算法
神经网络
Keywords
traffic engineering
freeway
vehicle abnormal behavior detection
global positioning system （GPS）positioning
hierarchical detection algorithm
neural network
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
智能视频分析的车辆异常行为检测方法
被引量：
7
3
作者
尹宏鹏
李艳霞
周佳怡
柴毅
机构
国家山区公路工程技术研究中心
重庆大学自动化学院
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期75-83,共9页
基金
国家山区公路工程技术研究中心开放基金资助项目(GSGZJ-2014-07)~~
文摘
针对目前车辆异常行为检测中的检测实时性问题,提出了一种基于智能视频分析技术的车辆异常行为检测方法。车辆出现异常行为时车辆位置变化、速度变化及运动方向变化较大。通过背景差分法检测运动车辆,并采用均值漂移算法跟踪运动车辆,获取车辆位置、速度、运动方向等车辆异常行为判别参数,对3种判别参数的状态函数加权融合检测车辆行为。为验证该算法的有效性,将对真实交通场景中采集的交通视频进行车辆运行状态检测实验。实验结果证明该算法能及时有效地检测出交通场景中的车辆异常行为。
关键词
车辆
异常
行为
检测
目标
检测
背景差分
均值漂移
Keywords
vehicle abnormal behavior detection
object detection
background difference
mean shift
分类号
TP319.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视觉的车辆异常行为检测综述
黄超
胡志军
徐勇
王耀威
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020
13
下载PDF
职称材料
2
基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测
杨龙海
徐洪
张春
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
12
下载PDF
职称材料
3
智能视频分析的车辆异常行为检测方法
尹宏鹏
李艳霞
周佳怡
柴毅
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
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职称材料
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