基于視頻數(shù)據(jù)的大規(guī)模自動化主動交通安全分析

由于日常交通的復(fù)雜性和普遍性，因此大量數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)流的使用與組合可以實(shí)現(xiàn)智能交通，并能更好地了解交通需求和環(huán)境。為此，穩(wěn)步推廣ITS（智能交通系統(tǒng)），以提供大量信息和先進(jìn)的應(yīng)用于低成本監(jiān)控或消費(fèi)者相機(jī)的計算機(jī)視覺技術(shù)。

詳細(xì)介紹了一種自動化、高分辨率且基于視頻的交通分析系統(tǒng)實(shí)用框架。還介紹了大規(guī)模自動視頻數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的理論和實(shí)際應(yīng)用，利用計算機(jī)視覺進(jìn)行高度詳細(xì)的交通研究，特別是主動交通安全分析。該系統(tǒng)利用CCTV（閉路電視）和消費(fèi)級視頻攝像機(jī)從日常交通中收集大量微觀交通流數(shù)據(jù)，并提供用于基本交通流分析及更先進(jìn)、更主動的安全和行為研究的工具。用一個轉(zhuǎn)彎處研究案例（近8萬輛汽車，每秒追蹤30次，通過轉(zhuǎn)彎處行駛）說明該系統(tǒng)，并進(jìn)行了演示。除了提供約40個環(huán)形交叉區(qū)域的交匯時間和間隙時間的一組行為數(shù)據(jù)，還有一些數(shù)據(jù)驗證通過使用跟蹤精度標(biāo)準(zhǔn)測量進(jìn)行，結(jié)果在85%～95%范圍內(nèi)。

此外，還介紹了幾個技術(shù)挑戰(zhàn)及其解決方案，特別是跟蹤誤差（MOTA優(yōu)化至94%且不小于85%）元、TTC（極限傳輸容量）分布分析。未來這些問題將得到進(jìn)一步解決，因為處理和分析工具將變得更易于被使用，更多的合作開發(fā)廠商為開源軟件堆棧提供解決方案，使得應(yīng)用于運(yùn)輸問題的技術(shù)變得更加尖端。

刊名：Transportation Research

Part C:Emerging

Technologies（英）

刊期：2015年第58期

作者：Paul St-Aubina

編譯：趙前