Abstract-This paper presenterar ett automatiskt trafikövervakningssystem för att uppskatta viktiga trafikparametrar från videosekvenser med endast en kamera. Den föreslagna metoden skiljer sig från traditionella metoder som kan klassificera fordon till endast bilar och icke-bilar och har god förmåga att kategorisera fordon i mer specifika klasser genom att införa en ny "linjäritet" i fordonens representation. Dessutom kan det föreslagna systemet mycket väl hantera problemet med fordonsocklusioner orsakade av skuggor, vilket ofta leder till att ytterligare fordonsräkning och fordonsklassificering misslyckas. Detta problem löses av en ny linjebaserad skuggalgoritm som använder en uppsättning linjer för att eliminera alla oönskade skuggor. De använda linjerna är utformade utifrån information om körfältsdivideringslinjer. Därför föreslås också ett automatiskt system för att upptäcka körfältsdivideringslinjer. De påträffade körfältsdivideringslinjerna kan också ge viktig information för funktionsnormalisering, vilket kan göra fordonsstorleken mer invariant, och därmed avsevärt förbättra noggrannheten i fordonsklassificeringen. När alla funktioner är extraherade, är en optimal klassificering sedan utformad för att robust kategorisera fordon i olika klasser. Vid erkännande av ett fordon kan den konstruerade klassificeringsanordningen samla in olika bevis från sina banor och databasen för att fatta ett optimalt beslut om fordonsklassificering. Eftersom fler bevis används kan man uppnå en mer robust klassificering. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är mer robust, exakt och kraftfull än andra traditionella metoder, som endast utnyttjar fordonsstorleken och en enda ram för fordonsklassificering.
Däremot presenteras ett förbättrat visuellt system som kan kategorisera fordon i olika fordonsklasser med hjälp av en enda kamera i REF.
Automatic traffic surveillance system for vehicle tracking and classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}