基于交通视频的交通拥堵状态自动识别方法

• 作者: 廖律超 蒋新华 赖宏图 邹复民
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 自动识别 机器学习 交通视频 拥堵信息 模式识别 支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统与交通工程
• 页码范围: 110-117
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41|U491.2+65
• 字数: 7117字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2014.01.020

摘要

为了实现交通视频拥堵状态的自动识别,以满足日益广泛应用的交通视频监控需求,分析了交通拥堵评价模型及其定性过程,进而提出了一种具有自适应学习能力的交通视频拥堵信息识别方法.该方法系统提取视频图像特征集,应用SVM进行模型训练学习和状态分类,并采用GA进行算法模型的在线闭环自适应调优.现场试验表明,该方法具有识别准确率高、处理速度快和系统自适应能力强等优点,为解决全天候的基于视频的交通拥堵实时在线识别处理问题提供了一种快速有效的解决方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋新华	中南大学信息科学与工程学院	132	1167	20.0	27.0
2	邹复民	福建工程学院福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室	59	656	12.0	23.0
3	赖宏图	福建工程学院福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室	17	69	5.0	8.0
4	廖律超	中南大学信息科学与工程学院	17	126	6.0	10.0