Resumen

En los escenarios de intersecciones urbanas complejas, debido al intenso tráfico y al control de las señales, hay muchos vehículos lentos o temporalmente parados detrás de las líneas de detención. En estas intersecciones, es difícil extraer parámetros de tráfico, como el retardo y la longitud de la cola, basándose en la detección y el seguimiento de vehículos debido a la densa y grave oclusión de vehículos. En este estudio, se propone un nuevo algoritmo de sustracción de fondo basado en la representación dispersa para detectar el primer plano del tráfico en intersecciones complejas y obtener parámetros de tráfico. Mediante el establecimiento de un nuevo modelo de actualización del diccionario de fondo, el método propuesto resuelve el problema de que el fondo se contamina fácilmente por vehículos en movimiento lento o temporalmente detenidos y, por lo tanto, no se puede obtener el primer plano completo del tráfico. Utilizando los vídeos de tráfico urbano del mundo real y las secuencias de vídeo PV de i-LIDS, comparamos primero el método propuesto con otros métodos de detección basados en la representación dispersa. A continuación, el método propuesto se compara con otros modelos de detección de primer plano de tráfico comúnmente utilizados en diferentes escenarios de tráfico de intersección urbana. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto tiene un buen rendimiento a la hora de mantener el modelo de fondo no contaminado por vehículos en movimiento lento o temporalmente parados y tiene un buen rendimiento tanto en evaluaciones cualitativas como cuantitativas.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:método, vehículos, representación dispersa, parámetros de tráfico, escenarios de intersecciones urbanas complejas, diferentes escenarios de tráfico de intersecciones urbanas, modelo novedoso de actualización del diccionario de fondo, algoritmo novedoso de sustracción de fondo, modelos de detección de primer plano de tráfico, secuencias de vídeo pv
• Keywords:method, vehicles, sparse representation, traffic parameters, complex urban intersection scenarios, different urban intersection traffic scenarios, novel background dictionary update model, novel background subtraction algorithm, traffic foreground detection models, pv video sequences