【摘 要】
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车辆轨迹数据中包含丰富的交通运行和车辆行驶特性,对于交通流理论分析和建模起到了关键支撑。近年来,无人机航拍成为一种高效、便捷、经济的交通视频采集手段。本研究旨在构
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车辆轨迹数据中包含丰富的交通运行和车辆行驶特性,对于交通流理论分析和建模起到了关键支撑。近年来,无人机航拍成为一种高效、便捷、经济的交通视频采集手段。本研究旨在构建从无人机航拍视频中进行高精确度车辆行驶轨迹提取的图像处理方法,主要包括(1)采用Canny边缘检测法对车辆进行检测识别;(2)基于相关内核滤波器(KCF)的车辆跟踪与数据校验;(3)提出了一种基于绝对变换差和(SATD)的车辆检测过程图像稳定方法。结果表明,本研究提出的方法可使检测正确率达到451(72.6%),相比现有算法具有明细提升。此外,在获取的数据集中有368条(69.6%)轨迹存在较为显著的检测与跟踪误差。为了提高数据的可靠性以进一步完善数据库的建立,本研究对轨迹数据进行了部分手动跟踪,最终总共获取了621条车辆的完整轨迹数据。
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