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Evaluation of the Traffic Parameters in a Metropolitan Area by Fusing Visual Perceptions and CNN Processing of Webcam Images

机译：通过融合视觉感知和网络摄像头图像的CNN处理来评估大城市地区的交通参数

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This paper proposes a traffic monitoring architecture based on a high-speed communication network whose nodes are equipped with fuzzy processors and cellular neural network (CNN) embedded systems. It implements a real-time mobility information system where visual human perceptions sent by people working on the territory and video-sequences of traffic taken from webcams are jointly processed to evaluate the fundamental traffic parameters for every street of a metropolitan area. This paper presents the whole methodology for data collection and analysis and compares the accuracy and the processing time of the proposed soft computing techniques with other existing algorithms. Moreover, this paper discusses when and why it is recommended to fuse the visual perceptions of the traffic with the automated measurements taken from the webcams to compute the maximum traveling time that is likely needed to reach any destination in the traffic network.
机译：本文提出了一种基于高速通信网络的流量监控架构，该网络的节点配备了模糊处理器和蜂窝神经网络（CNN）嵌入式系统。它实现了一个实时交通信息系统，该系统将处理在该地区工作的人发送的视觉人类感知以及从网络摄像头获取的交通视频序列进行联合处理，以评估大都市区每条街道的基本交通参数。本文介绍了整个数据收集和分析方法，并比较了所提出的软计算技术与其他现有算法的准确性和处理时间。此外，本文讨论了何时以及为什么建议将交通的视觉感知与从网络摄像头获取的自动测量结果相融合，以计算到达交通网络中任何目的地可能需要的最大行驶时间。

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