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基于视频的交通事件自动检测技术综述
  • ISSN号:1002-0268
  • 期刊名称:《公路交通科技》
  • 时间:0
  • 分类:U491.31[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]山东省科学院自动化研究所,山东济南250014, [2]中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室,北京100080
  • 相关基金:山东省科学院博士基金资助项目(200506);国家自然科学基金资助项目(60334020,60504025)
中文摘要:

首先从基于视频的交通事件自动检测技术所涉及的目标提取、车辆跟踪和行为理解等3个步骤中,详细地介绍和比较国际上常用的各种检测算法;其次,从背景建模和车辆阴影两个方面分析了检测算法中存在的技术难点和可能的解决方案;同时,从平均检测时间、检测率和误报率3个方面介绍该技术算法性能的评价方法。最后总结了基于视频的交通事件自动检测的相关技术,展望了该技术的发展前景。

英文摘要:

In recently years, vision-based automatic incident detection (AID) has become a necessity given the ever increasing traffic density for most major intersections and highways. This paper firstly introduces and compares various detection algorithms from three aspects, object detection, vehicle tracking and activity understanding involved in the vision-based AID technology; analyzes the technical difficulties and their possible solutions based on the background modeling and vehicle shadow, and discusses the estimation method of this AID algorithm performance from three aspects, i.e. mean time to detect, detection rate and false alarm rate. Finally, a summary of these techniques that are relative to the vision-based AID is presented, as well as the development frend of the technique.

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期刊信息
  • 《公路交通科技:应用技术版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国交通运输部
  • 主办单位:交通部公路科学研究院
  • 主编:陈国靖
  • 地址:北京市海淀区西土城路8号
  • 邮编:100088
  • 邮箱:tec@rioh.cn
  • 电话:010-62079557
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0268
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2279/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9097