基于交通视频的交通拥堵状态自动识别方法

发布时间：2019-05-06 19:50

【摘要】：为了实现交通视频拥堵状态的自动识别,以满足日益广泛应用的交通视频监控需求,分析了交通拥堵评价模型及其定性过程,进而提出了一种具有自适应学习能力的交通视频拥堵信息识别方法。该方法系统提取视频图像特征集,应用SVM进行模型训练学习和状态分类,并采用GA进行算法模型的在线闭环自适应调优。现场试验表明,该方法具有识别准确率高、处理速度快和系统自适应能力强等优点,为解决全天候的基于视频的交通拥堵实时在线识别处理问题提供了一种快速有效的解决方法。
[Abstract]:In order to realize the automatic identification of traffic video congestion status to meet the increasingly widely used traffic video surveillance needs, the traffic congestion evaluation model and its qualitative process are analyzed. Furthermore, a traffic video congestion information recognition method with adaptive learning ability is proposed. In this method, the feature sets of video images are extracted, the model training and state classification are carried out by SVM, and the on-line closed-loop adaptive tuning of the algorithm model is carried out by GA. Field tests show that the proposed method has the advantages of high recognition accuracy, fast processing speed and strong adaptive ability of the system. This paper provides a fast and effective method to solve the problem of real-time on-line identification of traffic congestion based on all-weather video.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;福建工程学院
【基金】：国家自然科学基金委员会资助项目(61304199) 福建省科技重大专项专题项目(2011HZ0002-1) 福建省科技计划重点项目(2011H0002) 福建省交通科技计划项目(201122) 福建省自然科学基金项目(2013J01214)
【分类号】：TP391.41;U495

【参考文献】

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【共引文献】

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8 赵s，

本文编号：2470440