| 基于双视角学习原理的交通视频车辆事件鲁棒检测 |
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| 引用本文： | 辛乐, 崔海龙, 傅宇浩, 许永存, 于泉, 陈阳舟. 基于双视角学习原理的交通视频车辆事件鲁棒检测[J]. 交通信息与安全, 2015, (4): 76-81. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.04.012 |
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| 作者姓名： | 辛乐 崔海龙 傅宇浩 许永存 于泉 陈阳舟 |
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| 作者单位： | 北京工业大学城市交通学院 北京 100124;;中咨泰克交通工程集团有限公司 北京 100083;;中咨泰克交通工程集团有限公司 北京 100083;;中咨泰克交通工程集团有限公司 北京 100083;;北京工业大学城市交通学院 北京 100124;;北京工业大学城市交通学院 北京 100124 |
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| 基金项目： | 教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目 |
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| 摘 要： | 提出了1种基于双视角学习原理的高速公路交通视频车辆事件鲁棒检测算法.针对道路交通结构化特点提出了分车道外极面图(Epipolar Plane Image,简称 EPI),以此反映交通断面车流整体特征.基于双视角学习原理,融合现有广泛应用的反映车辆独立行为的行驶轨迹特征,实现高速公路车辆事件鲁棒检测.针对多种典型车辆事件(包括交通拥堵,车辆逆行,车辆违规停车,交通事故等),本文算法总体检测率为94.09%,误检率为4.51%,漏检率为1.40%,其性能与传统单视角方法比较有较大的提高.
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| 关 键 词： | 交通工程 车辆事件检测 交通视频 双视角学习 车辆轨迹分析 外极面图 |
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