Abstract-Intelligent Transport System (ITS) är en metod som används i trafikarrangemang för att göra ett effektivt vägtransportsystem. En av ITS-tillämpningarna är att upptäcka och spåra fordonsföremål. I denna forskning användes Gaussian Mixing Model (GMM) metod för fordonsdetektering och Kalman Filter metod användes för objektspårning. De data som används är fordonsvideo under två olika förhållanden. Första villkoret är lätt trafik och andra villkoret är tung trafik. Validering av detektionssystem utförs med hjälp av mottagaroperativ karakteristisk (ROC) analys. Resultatet av denna forskning visar att ljustrafiktillståndet får 100% för precisionsvärdet, 94,44% för känslighet, 100% för specificitet och 97,22% för noggrannhet. Medan den tunga trafiken tillstånd får 75,79% för precisionsvärdet, 88,89% för känslighet, 70,37% för specificitet, och 79,63% för noggrannhet. Med avarage konsistens Kalman Filter för objektspårning är 100%.
Fordonsdetektering Fordonsdetektering i REF består av tre steg.
Vehicle detection and tracking using Gaussian Mixture Model and Kalman Filter
{'venue': '2016 International Conference on Computational Intelligence and Cybernetics', 'journal': '2016 International Conference on Computational Intelligence and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}