检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:叶荣炬[1] 李振龙[1] 陈阳舟[1] 辛乐[1]
机构地区:[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124
出 处:《交通信息与安全》2012年第4期89-92,98,共5页Journal of Transport Information and Safety
摘 要:对快速路车辆异常行为的检测有助于防止或及时处理交通事故,缓解交通拥堵,保障出行的安全和效率。采用多高斯背景模型提取前景运动车辆及其中心点并利用Kalman滤波算法跟踪运动车辆。在此基础上,得到各个车道上车辆的行驶时空图,通过车辆时空图对车辆行为进行轨迹分析,根据时间序列上车辆位置的变化检测车辆逆行,通过车间距和车辆位置状态信息检测车辆碰撞。实验表明,该方法能较好地识别出车辆异常行为。The detection of vehicle's abnormal behavior on freeway helps prevent or clear traffic accidents timely,relieve traffic jam and ensure traffic safety and efficiency.This paper applies a mixture Gaussian background model to extracting moving vehicles and their centers and uses the Kalman filter algorithm to track them.On this basis,the space-time diagram for vehicles running within each lane is obtained.Then,the trajectories of the vehicles are analyzed to detect wrong-way movements and vehicle collisions via vehicle spacing and location information.Study results clearly show that the proposed method can effectively identify the abnormal vehicle behaviors.
分 类 号:U491.31[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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