高速公路交通安全状态直接检测方法

• 作者: 刘秉瀚 王伟智
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 智能分析 交通安全状态 自动识别 协同神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 376-380
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2014.03.0376

摘要

根据交通安全状态视频图像的特点,把交通安全状态分为安全和危险二大类,通过对智能视频处理方法的比较,提出一种依据原型模式的直接检测模型和算法,直接检测方法可有效提高交通安全状态识别算法的实时性和准确性.实验表明,本方法交通安全状态的分类识别正确率达87.5％,识别速度比传统神经网络方法提高了16.2％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘秉瀚	福州大学数学与计算机科学学院	74	332	10.0	14.0
2	王伟智	福州大学土木工程学院	45	243	9.0	13.0