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一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法

张媛 贾克斌

张媛, 贾克斌. 一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(4): 14-20. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.04.004
引用本文: 张媛, 贾克斌. 一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(4): 14-20. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.04.004
ZHANG Yuan, JIA Kebin. Traffic State Identification for Expressway Based on Video Sequences[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(4): 14-20. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.04.004
Citation: ZHANG Yuan, JIA Kebin. Traffic State Identification for Expressway Based on Video Sequences[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(4): 14-20. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.04.004

一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.04.004
基金项目: 

国家自然科学基金项目

详细信息
  • 中图分类号: TP37

Traffic State Identification for Expressway Based on Video Sequences

  • 摘要: 研发智能交通系统(ITS)是目前世界上各个国家交通运输领域技术发展的热点之一.而交通状态的有效分类和识别是ITS中主要子系统和重要功能之一.针对传统提取交通参数方法在拥堵状态下准确率偏低的情况,文中提出一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法.定义并从视频序列中获取时空线序列符,该时空信息存在大量的数据冗余,因此通过主成分分析方法(PCA)进行降维与特征提取;通过主观评价方式,选取畅通和拥堵交通状态下样本输入支持向量机(SVM),根据实验仿真结果选择高斯径向基核函数作为核函数来解决特征数据非线性的问题,并通过参数调优构建出交通状态二分类的最优模型.实验表明,时空线序列符和主成分分析的方法可以很好地应用于交通状态分类当中.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2013-08-28

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