Resumen

El sistema de transporte inteligente bajo el entorno de big data es la dirección de desarrollo del futuro sistema de transporte. Integra de manera efectiva tecnología de la información avanzada, tecnología de transmisión de comunicaciones de datos, tecnología de sensores electrónicos, tecnología de control y tecnología informática y las aplica al sistema de gestión de transporte terrestre completo para establecer un sistema de gestión de transporte integral en tiempo real, preciso y eficiente que funcione a gran escala y en todas las direcciones. El análisis de video inteligente es una parte importante del transporte inteligente. Para mejorar la precisión y la eficiencia temporal de los esquemas de recuperación de video y los esquemas de reconocimiento, este artículo propone en primer lugar un método de segmentación y extracción de fotogramas clave para el reconocimiento del comportamiento en video, utilizando una red de doble flujo de múltiples escalas temporales para extraer características de video, mejorando la eficiencia y eficacia de la detección de comportamiento en video. Sobre esta base, se propone un algoritmo mejorado para la dete

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Sistema de transporte inteligente; Entorno de big data; Análisis de video; Extracción de fotogramas clave; Algoritmo Faster R-CNN; Detección de vehículos
• Keywords:Intelligent transportation system; Big data environment; Video analysis; Key frame extraction; Faster R-CNN algorithm; Vehicle detection