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摘要:
文章提出虚拟传感器的概念,针对城市快速路视频监控系统,改革单一功能摄像机,使其成为具人工智能的新型视频传感器。完成道路车辆跟踪及异常行为检测。异常检测算法运用带有时间和空间信息的车辆轨迹对自组织神经网络进行训练,获得神经网络参数后利用概率模型对实时车辆轨迹进行异常提取。该文所提算法能在嵌入式DM642视频处理平台上有效运行,能够提取诸如超低(高)速行驶、违章停车、违规掉头等异常行为,具有低运算量及较好的鲁棒性。
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基于视频的城市快速路交通流检测及车辆行为监控
多车辆跟踪
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异常检测
行为理解
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视频检测
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图像匹配
坐标转换
内容分析
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文献信息
篇名 基于视频的城市快速路车辆异常行为检测
来源期刊 现代交通技术 学科 交通运输
关键词 视濒监控 智能摄像机 行为理解 自组织神经网络
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 交通工程
研究方向 页码范围 60-63
页数 4页 分类号 U495
字数 2301字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9889.2012.01.016
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研究主题发展历程
节点文献
视濒监控
智能摄像机
行为理解
自组织神经网络
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
现代交通技术
双月刊
1672-9889
32-1736/U
大16开
南京市水西门大街223号
28-329
2004
chi
出版文献量(篇)
2435
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6
总被引数(次)
8714
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导