吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (6): 1598-1602.

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运动目标空间模式辨识与异常交通行为检测

胡宏宇1,2,王庆年2,曲昭伟1,李志慧1   

  1. 1.吉林大学 交通学院|长春 130022;2.吉林大学 汽车仿真与控制国家重点实验室|长春 130022
  • 收稿日期:2010-10-20 出版日期:2011-11-01 发布日期:2011-11-01
  • 通讯作者: 李志慧(1977-),男,副教授,博士.研究方向:模式识别,视频处理. E-mail:lizhih@jlu.edu.cn
  • 作者简介:胡宏宇(1982-),男,讲师,博士.研究方向:交通行为分析.E-mail:huhongyu@jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    “863”国家高技术研究发展计划项目(2009AA11Z210);国家自然科学基金项目(50808092);吉林省科技发展计划项目(20080432);博士后科学基金面上项目(20110491307);吉林大学科学前沿与交叉学科创新项目(201103146).

Spatial pattern recognition and abnormal traffic behavior detection of moving object

HU Hong-yu1,2, WANG Qing-nian2, QU Zhao-wei1, LI Zhi-hui1   

  1. 1.College of Transportation,Jilin University, Changchun 130022,China|2.State Key Laboratory of Automobile Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130022,China
  • Received:2010-10-20 Online:2011-11-01 Published:2011-11-01

摘要:

提出了运动目标的空间运动模式辨识与异常交通行为检测方法。利用改进Hausdorff距离的轨迹空间度量方法构建了轨迹集合的空间距离相似度矩阵。根据谱聚类算法学习轨迹的空间分布,提取了运动目标的典型运动模式。在此基础上,提出了基于Bayes分类器的轨迹空间运动模式匹配方法,进而检测异常交通行为。以实际交通场景中的车辆换道行为检测为例,验证了方法的有效性。该方法可以为运动目标交通行为特性以及交通管理控制等方面的研究提供技术支持。

关键词: 交通运输工程, 视频处理, 运动模式辨识, Bayes分类器

Abstract:

The spatial motion pattern recognition method and the abnormal traffic hehavior detection method of the moving object were proposed. The spatial distance similarity matrix of the trajectory dataset was constructed using the mearurement method in the trajectory space with the improved Hausdorff distance. The typical motion pattern of the moving object was extracted by the spatial distributions of the trajectory dataset learnt by the spectral clustering algorithm. A motion pattern matching algorithm in the trajectory space was presented for the abnormal traffic behavior detection based on Bayes classifier.The vehicle lane-changing behavior in the realistic scenario was recognized as an example, and the result was encouraging. The proposed method provides a technical support for the studies of the traffic behavior of moving object and the intelligent traffic management and control.

Key words: transportation engineering, video processing, motion pattern recognition, Bayes classifier

中图分类号: 

  • U491
[1] 徐洪峰, 高霜霜, 郑启明, 章琨. 信号控制交叉口的复合动态车道管理方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 430-439.
[2] 王海玮, 温惠英, 刘敏. 夜间环境驾驶员精神负荷的生理特性评估与实验[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(2): 420-428.
[3] 姜桂艳, 刘彬, 隋晓艳, 马明芳. 基于IC卡收费系统的公交客流信息实时采集方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(4): 1076-1082.
[4] 宗芳, 王占中, 贾洪飞, 焦玉玲, 吴杨. 基于支持向量机的通勤日活动-出行持续时间预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(2): 406-411.
[5] 潘义勇, 马健霄, 孙璐. 基于可靠度的动态随机交通网络耗时最优路径[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(2): 412-417.
[6] 李世武, 徐艺, 孙文财, 王琳虹, 郭梦竹, 柴萌. 基于瞳孔直径的撞固定物冲突自反馈识别方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(2): 418-425.
[7] 赵淑芝, 梁士栋, 马明辉, 刘华胜, 朱永刚. 信号交叉口实时排队长度估计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(1): 85-91.
[8] 刘华胜,赵淑芝,朱永刚,李晓玉. 基于有效路径的轨道交通接运线路设计模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(2): 371-378.
[9] 陈永恒,尉明丽,曲昭伟,张虎,曹宁博. 信号交叉口左转车干扰下的行人过街特性[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(1): 62-67.
[10] 祝进城,肖峰,帅斌,刘晓波. 城市出租车拥挤收费[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(1): 89-96.
[11] 游峰, 张荣辉, 王海玮, 徐建闽, 温惠英. 欠驱动半挂汽车列车的运动建模与跟踪控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(5): 1296-1302.
[12] 程国柱, 李德欢, 吴立新, 莫宣艳, 徐慧智. 城市道路人行横道处照明指标的确定[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(5): 1308-1314.
[13] 李世武, 姚雪萍, 孙文财, 王琳虹, 赖祥翔, 王德强. 体现悬架特性的车辆载荷状态监测技术[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(2): 335-342.
[14] 周伟, 赵胜川. 基于Mixed Logit模型的路线选择行为量化分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(02): 304-309.
[15] 杨庆芳, 张彪, 高鹏. 基于改进动态递归神经网络的交通量短时预测方法[J]. , 2012, 42(04): 887-891.
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