10.3969/j.issn.0258-2724.20191169
基于3D CNN的道路视频交通状态自动识别
为了从视频直接有效地提取交通信息,提出了基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural networks,3D CNN)的交通状态识别方法.首先,以C3D(convolutional 3D)深度卷积网络为3D CNN原型,对卷积层数量与位置、平面卷积尺寸及三维卷积深度进行优化调整,形成了37个备选模型;其次,建立了视频数据集,对备选模型进行系统的训练测试,提出了交通状态识别模型C3D*;然后,对C3D*和现有三维卷积网络模型进行视频交通状态识别测试分析;最后,对比测试了C3D*及常用二维卷积网络的交通状态识别效果.对比结果显示:针对视频交通状态识别,C3D*的F均值为91.32%,比C3D、R3D(region convolutional 3D network)、R(2+1)D(resnets adopting 2D spatial convolution and a 1D temporal convolution)分别高12.24%、26.72%、28.02%;与LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16的图像识别结果相比,C3D*的F均值分别高32.61%、69.91%、50.11%、69.17%.
智能交通、交通状态识别、三维卷积、道路视频、深度学习
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U491.1(交通工程与公路运输技术管理)
国家自然科学基金;重庆市科委基础前沿项目;重庆市技术创新与应用示范项目;致谢:城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室开放基金;山地城市交通系统与安全重点实验室开放基金
2021-03-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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