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      屏蔽器對于交通攝像的影響

          基于攝像頭采集的交通數據,本文介紹了道路設計的交通分析方法和數據挖掘算法,并從宏觀、臺面和微觀層面探討了它們在城市交通規劃、基礎設施建設和交通管理監控中的應用;谲囕v的空間和時間序列,提出了三種分析任務和求解方法,以獲得三個干擾器重要指標,即相鄰區域之間的交通流分布、車輛軌跡和與時間相關的交通運行。提出了相鄰區域交通流分布的概念。它是指由道路連接的兩個相鄰區域之間的交通量,揭示了交通流的宏觀分布特征。

          頻繁序列挖掘算法的應用可以識別經過數據采集監控攝像機的車輛群序列,從而揭示車輛群的行駛區域和路徑。根據車輛進出時間,可以計算出一天中每小時的出行時間。最后,以湖北省宜昌市為例,闡述了基于交通攝像數據的數據挖掘和道路交通分析框架。由于現代交通管理中經常需要進行距離檢測,攝像機干擾器標定對距離檢測的準確性有著重要的影響。

          傳統的標定方法通常需要一個標定目標,需要測量標定點的精確距離。本文根據監控攝像機的成像模型,提出了一種基于多矩形的標定方法,利用交通道路的標志線構造多個矩形。在不測量攝像頭內部或外部參數或標定點的精確距離的情況下,只需要矩形的邊長和矩形頂點的圖像坐標即可建立視頻圖像距離轉換模型。為了提高轉換精度,我們使用多個矩形來確定消失點的坐標,并修改屏蔽器矩形頂點的坐標。實驗結果表明,與主流方法相比,該方法具有更高的精度。
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