Resumen

La detección en tiempo real y precisa de eventos de estacionamiento y descenso en la carretera es importante para evitar accidentes de tráfico. Los algoritmos existentes para la detección requieren un modelado preciso del fondo, y la mayoría de ellos utilizan las características de imágenes bidimensionales como el área para distinguir el tipo de objetivo. Sin embargo, estos algoritmos dependen significativamente del fondo y carecen de precisión en el tipo de distinción. Por lo tanto, este artículo propone un algoritmo para detectar objetos de estacionamiento y descenso que utiliza información tridimensional real para distinguir el tipo de objetivo. En primer lugar, se define una región anormal inicialmente basada en el cambio de estado, cuando hay un objeto que no existía antes en la escena de tráfico. En segundo lugar, se realiza un seguimiento bidireccional preliminar del área anormal para determinar el área de estacionamiento y descenso de objetos, y se utiliza el algoritmo de relleno de semilla de ocho vecinos para segmentar el área de estacionamiento y descenso. Finalmente, se propone un

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Detección en tiempo real; Precisa; Estacionamiento; Eventos de caída; Información tridimensional; Detección de objetos
• Keywords:Real-time; Accurate detection; Parking; Dropping events; Three-dimensional information; Object detection