一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法

• 作者: 张媛 贾克斌
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 工学
• 关键词: 时空线序列符 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 方法研究与探讨
• 页码范围: 14-20
• 页数: 7页
• 分类号: TP37
• 字数: 5738字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn1674-4861.2013.04.004

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾克斌	北京工业大学电子信息与控制工程学院	119	1096	17.0	29.0
2	张媛	北京工业大学电子信息与控制工程学院	5	35	2.0	5.0