Abstract-Am den viktigaste forskningen inom intelligenta transportsystem (ITS) är utvecklingen av system som automatiskt övervakar trafikflödet vid korsningar. I stället för att baseras på global flödesanalys som för närvarande görs, bör dessa automatiska övervakningssystem baseras på lokal analys av beteendet hos varje fordon i skärningspunkten. Systemen bör kunna identifiera varje fordon och spåra dess beteende, och att känna igen situationer eller händelser som sannolikt är resultatet av en kedja av sådant beteende. Det svåraste problemet i samband med fordonsspårning är ocklusionseffekten bland fordon. För att lösa detta problem har vi utvecklat en algoritm, kallad spatio-temporal Markov randomfält (MRF), för trafikbilder vid korsningar. Denna algoritm modellerar ett spårningsproblem genom att bestämma tillståndet för varje pixel i en bild och dess transitering, och hur sådana tillstånd transiterar längs både - bild axlar såväl som tidsaxlar. Fordon, naturligtvis, är av olika former och de rör sig på ett slumpmässigt sätt, vilket leder till fullständig eller partiell ocklusion vid korsningar. Trots dessa komplikationer, vår algoritm är tillräckligt robust för att segmentera och spåra ockluded fordon med en hög framgångsgrad på 93%-96%. Denna framgång har lett till utvecklingen av ett utbyggbart robust händelseigenkänningssystem baserat på den dolda Markov-modellen (HMM). Systemet lär sig olika händelsebeteendemönster för varje fordon i HMM-kedjorna och identifierar sedan aktuella händelsekedjor med hjälp av resultatet från spårningssystemet. Det nuvarande systemet kan känna igen stötar, passera, och störning. Men genom att inkludera andra händelsemönster i träningssetet, kan systemet utökas för att känna igen dessa andra händelser, t.ex. olagliga U-svängar eller vårdslös körning. Vi har implementerat detta system, utvärderat det med hjälp av spårningsresultaten och visat dess effektivitet. Index Terms-Accident upptäckt, dold Markov modell (HMM), ocklusion, spatio-temporal Markov slumpmässigt fält (MRF), spårning.
I REF föreslås ett slumpmässigt fält för spatiotemporal Markov för att upptäcka oavslutade fordon vid korsningar.
Traffic monitoring and accident detection at intersections
{'venue': 'IEEE Trans. Intell. Transp. Syst.', 'journal': 'IEEE Trans. Intell. Transp. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}