Automatic Freeway Incident Detection for Free Flow Conditions: A Vehicle Reidentification Based Approach Using Image Data from Sparsely Distributed Video Cameras

Wang Jiankai; Sumalee Agachai

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Automatic Freeway Incident Detection for Free Flow Conditions: A Vehicle Reidentification Based Approach Using Image Data from Sparsely Distributed Video Cameras

机译：自由流动条件下的高速公路事故自动检测：一种基于车辆再识别的方法，使用稀疏分布式摄像机的图像数据

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This paper proposes a vehicle reidentification (VRI) based automatic incident algorithm (AID) for freeway system under free flow condition. An enhanced vehicle featurematching technique is adopted in the VRI component of the proposed system. In this study, arrival time interval, which is estimated based on the historical database, is introduced into the VRI component to improve the matching accuracy and reduce the incident detection time. Also, a screening method, which is based on the ratios of the matching probabilities, is introduced to the VRI component to further reduce false alarm rate. The proposed AID algorithm is tested on a 3.6 km segment of a closed freeway system in Bangkok, Thailand. The results show that in terms of incident detection time, the proposed AID algorithm outperforms the traditional vehicle count approach.

机译：提出了一种在自由流动条件下基于车辆重新识别（VRI）的高速公路系统自动事件算法（AID）。提出的系统的VRI组件采用了增强的车辆特征匹配技术。在这项研究中，将基于历史数据库估算的到达时间间隔引入VRI组件中，以提高匹配精度并减少事件检测时间。此外，基于匹配概率的比率的筛选方法被引入到VRI组件中，以进一步降低误报率。拟议的AID算法在泰国曼谷的封闭高速公路系统的3.6公里路段上进行了测试。结果表明，就事件检测时间而言，所提出的AID算法优于传统的车辆计数方法。

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来源
《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第12期|102380.1-102380.13|共13页
作者
Wang Jiankai; Sumalee Agachai;
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作者单位

Huawei Technol Co Ltd, CRI, Shenzhen 518129, Peoples R China.;

King Mongkuts Inst Technol Ladkrabang, Fac Engn, Dept Civil Engn, Bangkok 10520, Thailand.;

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