轻量级的全息道路交通状态视觉检测的研究

• 作者: 严杭晨 汤一平 马宝庆 黄磊磊
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 采样点 背景更新 道路拥堵检测 交通基本参数检测
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 308-314
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 10852字
• 语种: 中文

摘要

针对道路拥堵检测难、交通基本参数获取计算复杂度高等问题,提出了一种轻量级的全息道路交通状态视觉检测方法.为了能在嵌入式系统上同时实现道路拥堵状态和各种交通基本参数的视觉自动化检测,首先通过定制道路区域并自动生成均匀分布的采样点,采用以点代面的设计思想,来减少图像处理的计算资源和存储资源;其次,采用背景差法和帧间差法相结合的处理方法分别得到非存在采样点、存在采样点、移动存在采样点和静止存在采样点;接着,采用非存在采样点实现精准快速的道路背景建模,根据存在采样点的空间分布情况获取一些重要的交通基本参数,并利用静止存在采样点的空间排列情况进行拥堵分析.实验结果表明,文中提出的检测算法具有计算效率高、耗费资源少、检测范围广、鲁棒性强等优点,能快速并准确地检测出各种交通基本参数和道路拥堵状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤一平	浙江工业大学信息工程学院	108	966	16.0	24.0
2	严杭晨	浙江工业大学信息工程学院	5	40	3.0	5.0
3	马宝庆	浙江工业大学信息工程学院	4	32	3.0	4.0
4	黄磊磊	浙江工业大学信息工程学院	3	8	2.0	2.0