Abstract-Video-baserade övervakningssystem har ett brett spektrum av tillämpningar för trafikövervakning, eftersom de ger mer information jämfört med andra sensorer. I den här artikeln presenterar vi ett regelbaserat ramverk för beteende- och aktivitetsdetektering i trafikvideor från stationära videokameror. Rörliga mål är segmenterade från bilderna och spåras i realtid. Dessa klassificeras i olika kategorier med hjälp av en ny Bayesian nätverksstrategi, som använder sig av bildfunktioner och bildsekvensbaserade spårningsresultat för robust klassificering. Spårning och klassificering resultat används i ett programmerat sammanhang för att analysera beteende. För beteendeigenkänning har två typer av interaktioner främst beaktats. En är interaktion mellan två eller flera rörliga mål i synfältet (FoV) av kameran. Det andra är samspelet mellan mål och stationära objekt i miljön. Ramverket bygger på två typer av a priori information: 1) den kontextuella informationen om kamerans FoV, i termer av de olika stationära objekt i scenen och 2) uppsättningar av fördefinierade beteendescenarier, som behöver analyseras i olika sammanhang. Systemet kan känna igen beteende från videor och ge en lexikal utgång av det upptäckta beteendet. Den kan också hantera osäkerheter som uppstår på grund av fel i visuell signalbehandling. Vi demonstrerar framgångsrika beteendeigenkänningsresultat för interaktion mellan fotgängare och fordon och samverkan mellan fordon och kontrollstation.
REF presenterade ett realtidsövervakningssystem med en regelbaserad beteende- och händelseigenkänningsmodul för trafikvideor.
Framework for real-time behavior interpretation from traffic video
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}