基于Haar-like特征和时空信息的交通状态区域检测

摘要：

针对现有交通状态检测算法无法适应城市道路复杂交通的问题,提出一种新的基于Haar-like和时空信息的交通状态区域提取算法.该算法首先采用基于Haar-like特征的车辆检测算法、边缘检测法和帧差法分别提取路面车辆、空域纹理和时域纹理的三种信号;然后将提取到的三种信号进行统计分析,获得准确的交通状态区域.将该算法与基于车辆检测的交通状态检测算法和基于帧差法的交通状态检测算法在远距离小目标、遮挡车辆和混合交通的复杂交通场景中进行对比实验.实验结果表明,该算法在这些复杂交通场景中准确率平均达90.98％.

关键词：交通状态检测、拥堵检测、车辆检测算法、空域纹理、时域纹理、信号分析

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.72-34;TP391.41;U491.265

资助基金：国家自然科学基金资助项目;陕西省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：80-85