基于时空关联度的视频车祸识别算法

作者：赵阳; 李翼超^*; 李雪^*

来源：计算机测量与控制, 2018, 26(11): 218-227.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.11.048

• 车祸识别
• 视觉图像
• 时空关联
• 特征提取
• 识别精度

为了从一大段车祸视频中快速获取车祸发生时的那一小段视频,从中准确识别车祸视频中车辆碰撞的局部信息,从而尽快通知相关部门采取营救措施,避免二次事故的发生,实现快速辅助救援,提出了时空结合的车祸识别方法;通过对车祸视频进行局部特征点的提取和描述,以及对车祸视频进行局部特征时空角点检测,从而实现对车祸视频进行时空特征的提取;经特征提取后可以获得车祸视频的3DSIFT、STIP和3DHOG三种特征,对这3种特征分别进行不同组合的串联融合,融合后可以得到5种串联结果,对其串联特征进行K-MEANS聚类和KNN识别,从而实现车祸视频的识别;实验结果表明,利用时空关联的算法进行识别,能够准确找到车祸发生的片段,可以提高车祸识别精度;对比传统算法所得到的33%识别率,基于时空关联度的视频车祸识别算法可提高车祸识别精度至62%。

• 单位
  长安大学