基于多车辆跟踪的道路交通参数测量
计算机视觉与模式识别
2015-10-19 v1
摘要
计算能力和廉价摄像机的发展使得当今的交通管理系统能够包含更多的摄像机和计算机视觉应用，用于交通系统的监测与控制。结合图像处理算法，摄像机被用作传感器来测量道路交通参数，如流量、起讫点矩阵、车辆分类等。本文提出一种用于测量道路交通参数（基本运动模型参数和宏观交通参数）的系统。该系统基于局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）图像特征分类，采用 Gentle Adaboost (GAB) 分类器级联来确定车辆存在及其在图像中的位置。此外，利用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和虚拟标记对道路交通视频中的车辆进行跟踪与计数。将新提出的系统与基于背景减除的系统进行比较。通过比较执行时间和精度进行评估。
引用
@article{arxiv.1510.04860,
title = {Measurement of Road Traffic Parameters Based on Multi-Vehicle Tracking},
author = {Kristian Kovačić and Edouard Ivanjko and Niko Jelušić},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.04860},
year = {2015}
}
备注
Part of the Proceedings of the Croatian Computer Vision Workshop, CCVW 2015, Year 3