Resumen

Este artículo propone un nuevo método mejorado basado en la transformación lineal directa unidimensional para estimar los estados de movimiento de los vehículos en secuencias de vídeo. El método propuesto utiliza una estructura contorneada de vehículos objetivo, y el procedimiento de recopilación de datos resulta ser relativamente estable y eficaz, proporcionando una mejor aplicabilidad. Los movimientos de los vehículos en el vídeo se capturan mediante regiones de calibración activas, mientras que la coherencia espacial entre la pista de conducción del vehículo y la información de calibración están sincronizadas. Los estados de movimiento del vehículo en la fase de verificación se estiman primero utilizando el método propuesto y, a continuación, los estados estimados se comparan con los estados de movimiento reales registrados en la prueba experimental. Los resultados muestran que, en el caso de una perspectiva de cámara de 90 grados, en todos los estados de conducción de baja velocidad, alta velocidad o desaceleración, el error entre la velocidad estimada y la velocidad registrada es inferior al 1,5%, el error de las aceleraciones es inferior al 7% y el error de las distancias es inferior al 2%; de forma similar, en el caso de una perspectiva de cámara de 30 grados, los errores de velocidades, distancias y aceleraciones son inferiores al 4%, 5% y 10%, respectivamente. Se constata que el método propuesto es superior a otros métodos existentes.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:método, error, perspectiva de la cámara, transformación lineal directa dimensional, regiones de calibración activas, estados de movimiento reales, procedimiento de recogida de datos, estados de movimiento del vehículo, aceleraciones, caso
• Keywords:method, error, camera perspective, dimensional direct linear transformation, active calibration regions, actual movement states, data collection procedure, vehicle movement states, accelerations, case