无人机视频中的实时交通队尾检测与跟踪
计算机视觉与模式识别
2023-11-02 v2 图像与视频处理
摘要
高速公路施工区易发生机动车辆过度积聚，需要动态施工区警示标志以防止事故。施工区标志根据通常快速变化的车辆队尾位置放置。迄今为止，对无人机（UAV）拍摄视频中移动物体的检测已得到广泛研究，并用于包括交通监控在内的众多应用。与固定交通摄像头不同，无人机可用于实时监控施工区交通，且成本效益更高。本研究提出一种概念验证方法，通过处理无人机拍摄的高速公路施工区实时视频片段来检测交通队尾（EOQ）。通过包括背景减除和斑点检测方法的图像处理在视频中检测EOQ。这种车辆队尾的动态定位将能够更快、更准确地为驾驶员重新安置施工区警示标志，从而减少施工区死亡事故。该方法也可应用于检测其他因特殊事件、交通拥堵、施工或事故导致车辆快速积聚的道路或交叉口的车辆队尾并通知驾驶员。
引用
@article{arxiv.2302.01923,
title = {Real-Time Traffic End-of-Queue Detection and Tracking in UAV Video},
author = {Russ Messenger and Md Zobaer Islam and Matthew Whitlock and Erik Spong and Nate Morton and Layne Claggett and Chris Matthews and Jordan Fox and Leland Palmer and Dane C. Johnson and John F. O'Hara and Christopher J. Crick and Jamey D. Jacob and Sabit Ekin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.01923},
year = {2023}
}
备注
13 pages, 7 figures excluding photos of authors, Published in International Journal of Intelligent Transportation Systems Research. Link to the published version: https://link.springer.com/article/10.1007/s13177-023-00374-0