基于K-means聚类的木材运输行为的可视化监管

• 作者: 林宇洪 邱荣祖 陈清耀
• 来源期刊: 青海师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通监控 木材运输 可视化管理 K均值聚类分析
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: U491
• 字数: 5186字
• 语种: 中文

摘要

视频监控是有效的木材运输行为监管方法,但是随着摄像头数量的增长,人工监视实时视频的方法出现了较多的监管事故.为了提高监管效率,对比了多种图像分割技术,对K-means聚类分析算法实现了改良.通过将帧图像的色彩空间从RGB变换为YCbCr后,忽略Y(亮度因子),仅在Cb-Cr平面上进行K-means聚类分析,兼容了木材货物在复杂光照条件下形成的明暗斑纹,获得了较好的聚类效果.系统投入应用后,对空车及其它货物车辆自动忽略,仅在出现木材运输车辆时提示值守人员,并提供精确的车、货分割图像,实现了可视化管理,减少人工判识的错误.随着系统的运行,将累积车、货图像大数据,可进一步通过神经网络技术实现车型和木材运输量的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林宇洪	福建农林大学交通与土木工程学院	63	617	15.0	22.0
2	邱荣祖	福建农林大学交通与土木工程学院	151	1234	18.0	27.0
3	陈清耀	福建农林大学交通与土木工程学院	11	56	5.0	7.0