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摘要:
伴随现代智能城市建设进程的加速,人们在享受更加便捷出行条件的同时,出租车数量也与日俱增,导致违章运营行为倍增,亟需开展智能交通技术研究来提升执法效率.针对复杂交通场景设计一套出租车违章行为自动检测算法和系统.首先,分析不同违章行为在实际监控视频中的表现特征,确定不同违章行为的最佳识别区域;然后基于Haar-Adaboost算法提取该区域位置;最后利用多种深度调查的行为特征分别实现车牌遮挡和吸烟行为的判定,通过交通监控视频数据集测试表明,算法查准率均在85%以上.同时结合B/S架构和JavaCV计算机视觉库设计自动检测系统,完成了交通执法的全自动化,有效提升了交通执法效率.
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文献信息
篇名 智能交通中的出租车违章行为自动检测系统
来源期刊 测控技术 学科 工学
关键词 智能城市 违章运营 智能交通 自动检测
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 数据采集与处理
研究方向 页码范围 65-70
页数 6页 分类号 TP391
字数 2203字 语种 中文
DOI 10.19708/j.ckjs.2020.01.012
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
智能城市
违章运营
智能交通
自动检测
研究起点
研究来源
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期刊影响力
测控技术
月刊
1000-8829
11-1764/TB
大16开
北京2351信箱《测控技术》杂志社
82-533
1980
chi
出版文献量(篇)
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