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道路路况实时分类研究,是路况信息诱导系统的基础.通过对大量路况图像进行研究,提出使用路况图像中道路区域统计灰度直方图作为表征路况信息的特征向量,采用LDA( linear discriminat analysis)算法对高维特征向量进行降维,采用改进的K-近邻分类器实现对道路路况实时分类,并给出实际分类结果.实验结果表明,采用上述方法进行路况分类,其结果与交通管理部门给出的结果一致率达91.7%,对路况实时分类具有较高的实用价值.
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第 卷第 期
智能系统学报
Vol
年 月
CAAI Transactions on Intelligent Systems
Aug
doi jissn
灰 度 直 方 图 与 LDA 的 路 况 分 类
史晓鹏 何为 韩力群
北京工商大学 计算机与信息工程学院北京
摘要道路路况实时分类研究是路况信息诱导系统的基础通过对大量路况图像进行研究提出使用路况图像中
道路区域统计灰度直方图作为表征路况信息的特征向量采用 LDAlinear discriminat analysis算法对高维特征向量
进行降维采用改进的 K近邻分类器实现对道路路况实时分类并给出实际分类结果实验结果表明采用上述方法
进行路况分类其结果与交通管理部门给出的结果一致率达 对路况实时分类具有较高的实用价值
关键词 路况分类灰度直方图LDAK近邻分类器
中图分类号TP文献标识码A文章编号
Research on traffic information classification based on a
greyhistogram and linear discriminant analysis
SHI Xiaopeng HE Wei HAN Liqun
College of Computer Science and Information Engineering Beijing Technology and Business University Beijing China
Abstract Research on realtime traffic information classification is the basis of traffic guidance systemsIn this pa
per a high dimension feature vector based on a greyhistogram sampling of a road region image was proposedThe
classification algorithms of linear discriminant analysis LDA and an improved KNearest Neighborhood KNN
were adopted to reduce the high dimension vector and classify real time traffic informationThe experimental results
show that the proposed traffic information classification method can supply the same traffic information as what
comes from the Beijing Traffic Management Bureau the rate of identical information is as high as
Keywords traffic information classificationgreyhistogram LDA KNN
收稿日期
通信作者史晓鹏Emaildavidxpyahoocomcn
交通拥堵问题已经在中国各大城市日益凸显
最好的解决方法已经不是无限制地修建或扩建道路
缓解交通拥堵而是要发展智能交通作为智能交通
的一个领域路况信息的实时获取显得尤为重要通
过图像处理与模式识别等信息处理技术手段进行路
况信息的实时采集对当前道路拥堵状况做出真实
准确地描述是智能交通系统
ITS 中最基本和
最重要的工作
传统的检测方法如线圈检测
需要占用道路埋
入感应线圈这无疑增大了该条道路的交通压力视
频检测
是现在发展很快的一项检测方法运用图
像分割和目标跟踪识别可以提取道路机动车数量速
度作为路况特征参数对路况进行分类文献中使
用了基于帧间差分方法更新道路背景模型统计出现
频率最大的灰度值得到初始背景数据该方法在帧
图像较大时计算量大实时性不够好
通过对大量路况图像的研究发现路况灰度图
像中的道路区域是一近似灰度平坦区对于畅通缓
行拥堵 种典型路况由于道路区域被车辆遮挡的
原因使得该区域灰度直方图发生明显变化基于该
种特性提出采用路况图像的灰度直方图作为特征
使用 LDA 算法对直方图采样点进行降维并结合改
进 K近邻算法对路况进行分类实践证明由于直
方图特征获取的快速性以及 LDA 算法降维减少了
高维向量计算该方法对于实时路况分类是行之有
效的
灰度直方图处理
图像预处理
路况图像中道路区域
的提取是必要的实
际场景中的路况图像由于采集的地点不同造成图
像灰度分布极其不均但是同一地点中道路区域的
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