基于图像处理的路口事件检测
计算机视觉与模式识别
2021-04-29 v1 机器学习
摘要
在交通管理中，通过检测事件（事故、车辆故障、物体掉落路面等）并通知相关人员来缩短响应时间是一个非常重要的问题。本研究提出一种面向道路路口的异常检测框架。最终判断基于车辆所遵循的轨迹。轨迹信息由从鱼眼相机流式传输的视觉数据上的车辆检测与跟踪算法提供。深度学习算法用于车辆检测，卡尔曼滤波（Kalman Filter）用于跟踪。为更准确观测轨迹，利用镜头畸变模型预测算法将检测到的车辆坐标转换至鸟瞰图坐标。系统通过比较历史轨迹数据与瞬时传入数据来判断轨迹是否存在异常。所提系统在合成数据上取得 84.6% 的车辆检测成功率和 96.8% 的异常检测成功率，在真实数据上亦以 97.3% 的成功率检测异常。
引用
@article{arxiv.2104.13437,
title = {Incident Detection on Junctions Using Image Processing},
author = {Murat Tulgaç and Enes Yüncü and Mohamad-Alhaddad and Ceylan Yozgatlıgil},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.13437},
year = {2021}
}