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为了在复杂交通场景分析中进行行为建模,传统的视觉单词通常只利用方向信息建立基础视觉单词,由于未对速度以及上下文状态进行特征提取,缺乏运动速度信息以及上下文信息,在行为分析过程中无法有效建模、鉴别运动目标运动轨迹细节信息相同但运动过程各异的行为。针对上述问题,提出了一种新时空视觉单词,该单词模型加入了较丰富的速度信息以及运动目标暂停上下文信息。实验结果表明,该视觉单词生成算法能有效提高交通行为分析性能。