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公开(公告)号：CN107705560A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711032264.5
申请日：2017-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种融合视觉特征和卷积神经网络的道路拥堵检测方法，包括步骤：1）对输入的影像视频序列进行移动前景检测与背景建模，得到原始影像的背景和初步移动前景；2）将初步移动前景集合输入卷积神经网络，进行移动车辆识别，排除其他非移动车辆的移动前景；3）利用最终移动前景集合计算反映交通状态的图像视觉特征，图像视觉特征包括交通密度、交通速度、交通占有率和交通流量；4）计算图像光流直方图的信息熵；5）利用交通密度、交通速度、交通占有率、交通流量和光流直方图的信息熵，判断交通道路拥堵状态。本发明融合多维度的视觉特征与卷积神经网络，可以更加准确的判断道路的拥堵程度。
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公开(公告)号：CN107705560B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201711032264.5
申请日：2017-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种融合视觉特征和卷积神经网络的道路拥堵检测方法，包括步骤：1）对输入的影像视频序列进行移动前景检测与背景建模，得到原始影像的背景和初步移动前景；2）将初步移动前景集合输入卷积神经网络，进行移动车辆识别，排除其他非移动车辆的移动前景；3）利用最终移动前景集合计算反映交通状态的图像视觉特征，图像视觉特征包括交通密度、交通速度、交通占有率和交通流量；4）计算图像光流直方图的信息熵；5）利用交通密度、交通速度、交通占有率、交通流量和光流直方图的信息熵，判断交通道路拥堵状态。本发明融合多维度的视觉特征与卷积神经网络，可以更加准确的判断道路的拥堵程度。
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