图像识别算法大全,图像识别在交通管理领域的应用

　　交通事故，如交通事故、货物散落、车辆故障等。是偶尔交通拥堵的主要原因。交通事故通常会导致大量的交通延误，同时会导致环境污染、道路交通安全下降等问题。因此，高效的交通事件管理系统一直是世界各国交通工程领域的研究热点。 　　

　　目前，大多数交通事件管理系统侧重于单一的交通事件检测方法，导致交通事件检测效果不理想。因此，星讯科技尝试将数据融合技术应用于交通事件检测，并取得了一定的进展。 　　

　　自动事件检测(AID)的本质是通过识别交通检测器获得的动态交通参数数据的异常变化来间接判断交通事件的发生，其中动态交通参数数据包括位置交通参数数据和区间交通参数数据。 　　

　　交通参数数据采集技术主要包括环形线圈探测器、超声波探测器、视频探测器和红外探测器等。它可以提供特定位置的交通量、平均车速和占用率等数据。区间交通参数数据采集技术主要包括基于GPS的交通数据采集技术、基于RFID的交通数据采集技术、基于车牌的交通数据采集技术等。可以提供特定路段的行驶速度、行驶时间等数据。 　　

　　综上所述，基于位置交通参数数据的AID算法和基于区间交通参数数据的AID算法各有特定的优势，但由于交通检测器布局间距和样本量的限制，单一应用的效果并不理想。由于位置交通参数数据和区间交通参数数据之间具有很强的互补性，数据融合可以显著增加动态交通参数数据的种类，扩大路网数据采集的覆盖范围，提高交通状态估计的准确性，从而达到提高交通事件检测效果的目的。 　　

　　数据融合技术在交通事件检测中的应用日趋成熟。交通事件检测是一个典型的多传感器信息采集和处理系统，采用合理的数据融合技术可以显著提高交通事件检测系统的整体性能。数据融合技术在交通事件检测领域有着广阔的应用前景。 　　

　　从基于多信息源的数据级融合和基于多信息源的决策级融合两种应用模式总结了数据融合技术在交通事件检测中的应用现状。