吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (增刊1): 76-80.

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基于复合算法的混合交通流前景提取

江晟1, 王殿海1,2, 赵莹莹1, 魏巍1   

  1. 1. 吉林大学交通学院, 长春 130022;
    2. 浙江大学建筑工程学院, 杭州 310058
  • 收稿日期:2010-05-10 出版日期:2011-09-01 发布日期:2011-09-01
  • 通讯作者: 王殿海(1962 ),男,教授.博士生导师.研究方向:交通流理沦,交通控制.E-mail:wangdianhai@sohu.com. E-mail:wangdianhai@sohu.com
  • 作者简介:江晟(1985 )男,博士研究生.研究方向:交通控制.视频检测.E-mail:jiangsheng10@mails.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

Recombination algorithm for mixed traffic flow foreground Abstracting

JIANG Sheng1, WANG Dian-hai1,2, ZHAO Ying-ying1, WEI Wei1   

  1. 1. College of Transportation, Jilin University, Changchun 130022, China;
    2. College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China
  • Received:2010-05-10 Online:2011-09-01 Published:2011-09-01

PDF (PC)

631

摘要：

根据混合流交通视频检测的特点,基于背景差分法和边缘信息提取算法各自的优点,建立了一种用于提取混合流参数的复合算法。该算法通过将利用背景差分提供的前景个数信息和利用边缘检测算法提取的前景边缘信息进行融合,得到有效的前景信息。试验结果表明,本文算法能够更为有效地获取混合流前景信息,更为准确地提供混合流交通参数。

关键词: 交通运输系统工程, 混合交通流, 前景提取, 复合算法, 信息融合

Abstract:

According to the characteristics of mixed traffic flow traffic video detection,depending on the advantages of background difference method and edge information extraction method,the recombination algorithm,which is used to extract the mixed flow parameters was established.Depending on both the foreground number information provided by background difference method and the edge information gained by edge detection,the recombination algorithm merges them to obtain the real foreground information.The experimental results show that this algorithm can obtain mixed flow information more effectively and provide mixed flow prospect information traffic parameters more exactly.

Key words: engineering of communicutions and transpotation system, mixed traffic flow, foreground extraction, recombination algorithm, information fusion

中图分类号: 

  • TP391


[1] 赵熠。基于图像处理的混合交通流行人和非机动车数据采集理论与方法
[D].北京:北京交通大学交通运输学院,2008. Zhao Yi.Theory and methodology of mixed trafficd at acollection for pedestrians and cyclists based on image processing
[D].Beijing:School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University,2008.

[2] 屈有山,田维坚,李英才。基于并行隔帧差分光流场与灰度分析综合算法的运动目标检测
[J].光子学报,2003,32(2):182-185. Qu You-shan,Tian Wei-jian,Li Ying-cai.The moving target detecting based on the parallelable discontinuous frame difference optical flow field integrated with gray intensity analysis
[J].Acta Photonica Sinica,2003,32(2):182-185.

[3] 苏书杰。视频检测系统中的背景检测及更新算法研究
[D].西安:长安大学信息工程学院,2009.Su Shu-jie.Study on background estimation and updating used in video detection system
[D].Xi'an:S chool of Information Engineering,Chang'an Uni-versity,2009.

[4] 王博,潘泉,张洪才。图像平滑与边缘检测的模糊向量描述
[J].小型微型计算机系统,1999,20(3):218-221. Wang Bo,Pan Quan,Zhang Hong-cai.The decriptiono f image filtering and edge detecting with fuzzy vector
[J].Mini-micro Systems,1999,20(3):218-221.

[5] Stauffer C,Grimson W E L.Adaptive backgroundm ixture models for real-time tracking
[C] ∥Computer Vision and Pattern Recognition,1999.IEEE Computer Society Conference,1999.

[6] 曲昭伟。混合交通视频检测算法研究
[D].长春:吉林大学交通学院,1999. Qu Zhao-wei.Research on video detection algorithmsi n mixed traffic
[D].Changchun:College of Transportation,Jilin University,1999.

[7] 李志慧,劳云腾,王殿海,等。混合交通流视频检测中区域选择更新混合高斯背景模型研究
[J].ITS通讯,2005(2):25-27. Li Zhi-hui,Lao Yun-teng,Wang Dian-hai,et al.Research region selective update mixture gaussianb ackground model in hybrid traffic flow video detection process
[J] Intelligent Transportation System, 2005(2):25-27.

[8] 李志慧,张长海,曲昭伟,等。交通流视频检测中背景模型与阴影检测算法
[J].吉林大学学报:工学版, 2006,36(6):993-997. Li Zhi-hui,Zhang Chang-hai,Qu Zhao-wei,et al.B ackground extraction model and shadow detectional gorithm in traffic flow video detection
[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2006,36(6):993-997.
[1] 陈永恒,刘芳宏,曹宁博. 信控交叉口行人与提前右转机动车冲突影响因素[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1669-1676.
[2] 常山,宋瑞,何世伟,黎浩东,殷玮川. 共享单车故障车辆回收模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1677-1684.
[3] 曲大义,杨晶茹,邴其春,王五林,周警春. 基于干线车流排队特性的相位差优化模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1685-1693.
[4] 宗芳, 齐厚成, 唐明, 吕建宇, 于萍. 基于GPS数据的日出行模式-出行目的识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1374-1379.
[5] 刘翔宇, 杨庆芳, 隗海林. 基于随机游走算法的交通诱导小区划分方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1380-1386.
[6] 钟伟, 隽志才, 孙宝凤. 不完全网络的城乡公交一体化枢纽层级选址模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1387-1397.
[7] 刘兆惠, 王超, 吕文红, 管欣. 基于非线性动力学分析的车辆运行状态参数数据特征辨识[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1405-1410.
[8] 宗芳, 路峰瑞, 唐明, 吕建宇, 吴挺. 习惯和路况对小汽车出行路径选择的影响[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1023-1028.
[9] 栾鑫, 邓卫, 程琳, 陈新元. 特大城市居民出行方式选择行为的混合Logit模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1029-1036.
[10] 陈永恒, 刘鑫山, 熊帅, 汪昆维, 谌垚, 杨少辉. 冰雪条件下快速路汇流区可变限速控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 677-687.
[11] 王占中, 卢月, 刘晓峰, 赵利英. 基于改进和声搜索算法的越库车辆排序[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 688-693.
[12] 李志慧, 胡永利, 赵永华, 马佳磊, 李海涛, 钟涛, 杨少辉. 基于车载的运动行人区域估计方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 694-703.
[13] 陈松, 李显生, 任园园. 公交车钩形转弯交叉口自适应信号控制方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 423-429.
[14] 苏书杰, 何露. 步行交通规划交叉路口行人瞬时动态拥塞疏散模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 440-447.
[15] 孟品超, 李学源, 贾洪飞, 李延忠. 基于滑动平均法的轨道交通短时客流实时预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 448-453.
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