原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
首先分析了交通事件自动检测的研究现状,对其中涉及的目标检测、目标跟踪以及行为识别与理解进行描述.目标检测和跟踪得到的是底层信息,而实现交通事件的自动检测需对跟踪结果进行更深层次的理解和识别.然后重点介绍了运动理解和行为识别中的HMM(隐马尔可夫模型)方法和SOFM(自组织特征映射神经网络)方法.最后从运动分割和特征提取方面分析了技术难点及解决方案,对可能的研究方向进行一定的预测.
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文献信息
篇名 基于视频图像的交通事件自动检测算法综述
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 事件检测 目标检测 目标跟踪 行为识别
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 综述评论
研究方向 页码范围 1206-1210
页数 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.04.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴成东 东北大学信息科学与工程学院 168 1357 19.0 27.0
2 陈东岳 东北大学信息科学与工程学院 25 145 8.0 11.0
3 徐杨 东北大学信息科学与工程学院 13 50 3.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
事件检测
目标检测
目标跟踪
行为识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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