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首页> 外文期刊>International Journal of High Performance Computing and Networking >An automatic traffic-congestion detection method for bad weather based on traffic video
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An automatic traffic-congestion detection method for bad weather based on traffic video

机译：基于交通视频的恶劣天气自动交通拥堵检测方法

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The result of automatic traffic-congestion detection method in bad weather is inaccurate. In response to this situation, we propose a detection method of traffic congestion based on histogram equalisation and discrete-frame difference. This method uses discrete-frame difference algorithm to extract the images that have vehicle information firstly. Then, the method employs histogram equalisation algorithm to eliminate the noise of the vehicle images. We also propose a corresponding traffic congestion index statistical algorithm in this step. After that, this method recognises vehicles from the video and computes the traffic congestion index. Finally, the method transforms the dimension of traffic congestion index and obtains the state of traffic congestion. It is proved by experiments that the method increases the accuracy rate of automatic traffic congestion detection in bad weather. This method has a wonderful prospect in some areas where there is usually bad weather.
机译：恶劣天气恶劣天气中的自动交通拥堵检测方法的结果是不准确的。 为了响应这种情况，我们提出了一种基于直方图均衡和离散帧差的交通拥堵的检测方法。 该方法使用离散帧差分算法提取首先具有车辆信息的图像。 然后，该方法采用直方图均衡算法来消除车辆图像的噪声。 我们还提出了相应的交通拥堵指数统计算法在此步骤中。 之后，该方法识别来自视频的车辆并计算流量拥塞索引。 最后，该方法将交通拥塞索引的维度转换并获得交通拥塞状态。 通过实验证明了该方法在恶劣天气下增加了自动交通拥堵检测的精度率。 这种方法在一些通常恶劣天气的领域具有美妙的前景。

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