【摘 要】
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针对交通视频事件描述的观测数据与判别状态的非直接关联性,以高速公路上车辆之间的相对速度、距离、位置作为观测物理量,定义异常事件的危险程度作为检测状态,利用隐马尔科
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
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针对交通视频事件描述的观测数据与判别状态的非直接关联性,以高速公路上车辆之间的相对速度、距离、位置作为观测物理量,定义异常事件的危险程度作为检测状态,利用隐马尔科夫学习算法,建立了事件特征描述模型（HMM）;针对HMM事件分类界面的非线性问题,利用免疫克隆浓度聚类算法（ICCCA）对事件进行异常/正常优化分类,克服了直接利用HMM阈值分类的方法局限,以及传统分类方法约束条件多,容易陷入局部最小的缺点,能够准确快速地得到全局优化分类结果。采用30段正常视频和70段撞车视频进行测试,比较了HMM阈值、神经网络
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