Abstract-Vi föreslår en oövervakad, låg-latent trafik överbelastning uppskattning algoritm som fungerar på MPEG videodata. Vi extraherar trängselfunktioner direkt i den komprimerade domänen, och använder Gaussian Blandning Dolda Markov-modeller (GM-HMM) för att upptäcka trafiktillstånd. Först konstruerar vi en flerdimensionell vektor från de tolkade DCT-koefficienterna och rörelsevektorerna. Sedan tränar vi en uppsättning vänster-till-höger HMM-kedjor som motsvarar fem trafikmönster (tomma, öppet flöde, lätt trängsel, tung trängsel, och stoppas) och använder ett maximumsannolikhetskriterium (ML) för att bestämma tillståndet från utgångarna i de separata HMM-kedjorna. Vi beräknar en konfidenspoäng för att bedöma tillförlitligheten av detektionsresultaten. Den föreslagna metoden är beräkningseffektiv och modulär. Våra tester visar att funktionsvektorn är invariant till olika belysningsförhållanden, t.ex. Sol, molnigt, mörkt. Dessutom behöver vi inte införa olika modeller för olika kamerakonfigurationer, vilket gör att vi avsevärt minskar initieringsbelastningen på systemet och förbättrar dess anpassningsförmåga. Experimentella resultat visar att precisionshastigheten av den presenterade algoritmen är mycket hög runt 95%.
Porikli REF Föreslagen estimering av trafikstockningar med Gaussian Mixing Hidden Markov-modeller.
Traffic congestion estimation using HMM models without vehicle tracking
{'venue': 'IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2004', 'journal': 'IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2004', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}