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SIFT与多区域决策融合的车辆行为分析方法

论文摘要

在大交通流与多运动轨迹相互交错、遮挡的复杂路况中,为了对车辆行为进行有效分析,提出了一种基于SIFT特征点和多区域决策模型的车辆违章行为分析方法.该方法首先利用2帧视频图像之间SIFT特征点的匹配结果获取视频图像中各车辆的运动矢量,进而提取其中有效的行为特征;然后根据不同车道区域的客观行车规章要求,建立车辆正常行车/违章行车的多区域决策模型;最后根据决策模型完成车辆违章行为的定性分析,给出行为结果.结果表明:提出的车辆违章行为分析方法检测准确率高、误检率低且实现简单,能够满足复杂交通路口的交通监控等实际应用环境的需求.

论文目录

  • 1 车辆行为分析方法
  •   1.1 提取稀疏运动矢量场
  •   1.2 提取违章车辆行为特征
  •   1.3 建立多区域数学决策模型
  • 2 试验结果与分析
  •   2.1 试验数据与环境
  •   2.2 试验方法与结果
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 施佺,孙兵,惠人杰,孙玲,王晗

    关键词: 车辆行为分析,多区域决策模型,特征点,稀疏运动矢量场,行为特征,违章检测

    来源: 江苏大学学报(自然科学版) 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 南通大学计算机科学与技术学院,南通大学交通学院

    基金: 国家自然科学基金资助面上项目(61872425,61771265),江苏高校自然科学基金资助项目(17KJB520029),江苏省“333工程”项目(BRA2017475)

    分类号: U463.6;TP391.41

    页码: 34-39

    总页数: 6

    文件大小: 4999K

    下载量: 82

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/67aa43f4477979d853b1c5cc.html