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首页> 外文期刊>Image Processing, IET >Estimating the queue length at street intersections by using a movement feature space approach
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Estimating the queue length at street intersections by using a movement feature space approach

机译：使用运动特征空间方法估算街道交叉口的队列长度

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摘要

This study aims to estimate the traffic load at street intersections obtaining the circulating vehicle number through image processing and pattern recognition. The algorithm detects moving objects in a street view by using level lines and generates a new feature space called movement feature space (MFS). The MFS generates primitives as segments and corners to match vehicle model generating hypotheses. The MFS is also grouped in a histogram configuration called histograms of oriented level lines (HO2 L). This work uses HO2 L features to validate vehicle hypotheses comparing the performance of different classifiers: linear support vector machine (SVM), non-linear SVM, neural networks and boosting. On average, successful detection rate is of 86% with 10-1 false positives per image for highly occluded images.
机译：本研究旨在通过图像处理和模式识别来估算路口的交通负荷，从而获得循环车辆的数量。该算法通过使用水平线检测街景中的运动对象，并生成称为运动特征空间（MFS）的新特征空间。 MFS生成图元作为段和角，以匹配生成车辆模型的假设。 MFS也按称为定向水平线（HO2 L）的直方图的直方图配置进行分组。这项工作使用HO2 L功能来验证车辆假设，以比较不同分类器的性能：线性支持向量机（SVM），非线性SVM，神经网络和加速。平均而言，对于高度遮挡的图像，成功检测率为86％，每个图像有10 -1 个假阳性。

著录项

  • 来源
    《Image Processing, IET》 |2014年第7期|406-416|共11页
  • 作者

    Negri P.;

  • 作者单位

    Instituto de Tecnologia, UADE, Lima 717, Buenos Aires, Argentine;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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