基于视频检测的行人过街危险行为辨识及预测

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行人违章穿越马路事件时有发生,经常带来危险甚至是交通事故,对社会安全造成严重影响,因此本文通过建模,针对行人过街的危险行为进行分析、辨识及预测。本文在多地调研的基础上,获取大量行人过街及危险违章视频,通过基于上下文分析的视频检测技术,采用快速RHOG算法完成行人目标检测与识别,提取出行人过街过程的连续运动曲线,并筛选出具有典型特性的运动状态作为样本,再将样本与实际过街环境进行综合考虑推理,从宏观及微观角度分析行人过街危险行为产生的机理。通过实际视频跟踪试验,将本文理论应用于不同道路状态、信号设置、区域时段的行人过街危险行为的辨识及预测中,并将分析结果与人工筛选进行对比,对比结果表明,本文算法具有较高的准确和适应性。
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