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文檔簡(jiǎn)介
1、車(chē)輛運(yùn)行軌跡是車(chē)輛行為最直觀的體現(xiàn),通過(guò)分析車(chē)輛軌跡,一方面可以獲取場(chǎng)景信息,另一方面可以檢測(cè)車(chē)輛行為。本文通過(guò)對(duì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)軌跡的提取、聚類(lèi)和異常檢測(cè),來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛行為的描述和分析。其中,本文重點(diǎn)對(duì)車(chē)輛軌跡的方向特征、軌跡相似性度量以及軌跡異常檢測(cè)等方面進(jìn)行了研究,提出了相關(guān)概念和算法,并通過(guò)基于真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的合理性和有效性。
本文主要做了以下幾個(gè)方面的工作:首先,采用背景差分法和基于Kalman濾波的目標(biāo)跟蹤方法實(shí)
2、現(xiàn)運(yùn)動(dòng)車(chē)輛視頻檢測(cè)與跟蹤,提取車(chē)輛的運(yùn)行軌跡,為后面的軌跡分析工作提供軌跡數(shù)據(jù);然后,根據(jù)研究問(wèn)題的需要,系統(tǒng)地分析了車(chē)輛軌跡的方向特征,提出了方向角、轉(zhuǎn)向角、主方向等概念,在軌跡特征的基礎(chǔ)上定義了中心-主方向距離和方向角距離兩種相似性度量,并將其應(yīng)用到軌跡聚類(lèi)中,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這兩種相似度的有效性;接著,在聚類(lèi)的基礎(chǔ)上利用區(qū)間分段的方法,提取出每類(lèi)軌跡的典型模式,并根據(jù)每類(lèi)軌跡與典型軌跡模式的偏差建立統(tǒng)計(jì)模型,典型模式和偏差統(tǒng)計(jì)模型共同
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