Real time and robust intersection traffic flow measurement using traffic zones in a hybrid background modelling for smart cameras
محل انتشار: ششمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,228
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP06_106
تاریخ نمایه سازی: 20 فروردین 1390
چکیده مقاله:
Background modelling methods for identifying Vehicles in a traffic video surveillance is a fundamental task in computer-vision applications. In intelligent transportation systems (ITS), traffic parameters extraction at intersections is one of the critical and challenging tasks in urban traffic management. For intersection traffic analyzing where objects have different characteristics such as varying velocities, stop and go, it is necessary to use the adaptive background mixture model to learn background model faster and more accurately, instead of using single rate of adaptation, which is not adequate. The main focus of this research is to analyze activities at intersection for detecting and classifying vehicles and then extract traffic flow which assists in regulating traffic lights for using in a smart camera. Traffic zones definition in intersection video based on majority motions, greatly reduce the computations. A smart camera’s fundamental purpose is to analyze a scene and report statics and activities of interest which is not an image. Ground-truth experiments with urban traffic sequences show that our proposed algorithm is very promising relative to results using other techniques.
کلیدواژه ها:
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :