基于视频数据的大规模自动化主动交通安全分析

基于视频数据的大规模自动化主动交通安全分析

由于日常交通的复杂性和普遍性，因此大量数据集和数据流的使用与组合可以实现智能交通，并能更好地了解交通需求和环境。为此，稳步推广ITS（智能交通系统），以提供大量信息和先进的应用于低成本监控或消费者相机的计算机视觉技术。

详细介绍了一种自动化、高分辨率且基于视频的交通分析系统实用框架。还介绍了大规模自动视频数据收集系统的理论和实际应用，利用计算机视觉进行高度详细的交通研究，特别是主动交通安全分析。该系统利用CCTV（闭路电视）和消费级视频摄像机从日常交通中收集大量微观交通流数据，并提供用于基本交通流分析及更先进、更主动的安全和行为研究的工具。用一个转弯处研究案例（近8万辆汽车，每秒追踪30次，通过转弯处行驶）说明该系统，并进行了演示。除了提供约40个环形交叉区域的交汇时间和间隙时间的一组行为数据，还有一些数据验证通过使用跟踪精度标准测量进行，结果在85%～95%范围内。

此外，还介绍了几个技术挑战及其解决方案，特别是跟踪误差（MOTA优化至94%且不小于85%）元、TTC（极限传输容量）分布分析。未来这些问题将得到进一步解决，因为处理和分析工具将变得更易于被使用，更多的合作开发厂商为开源软件堆栈提供解决方案，使得应用于运输问题的技术变得更加尖端。

刊名：Transportation Research

Part C:Emerging

Technologies（英）

刊期：2015年第58期

作者：Paul St-Aubina

编译：赵前