基于視頻全局光流場的交通擁堵檢測

道路車輛慢行、擁堵常常造成直接的經(jīng)濟損失以及引發(fā)交通事故。20世紀60年代開始，交通擁擠作為一種交通事件被研究。目前已有的交通狀態(tài)(包括交通擁擠)檢測算法大致可分為間接與直接兩種方式，間接檢測方式是通過上下游斷面的車流量、占有率和延遲時間等參數(shù)進行交通狀態(tài)判斷的一種方法。其中，比較著名的有califomia算法、McMasteI算法和Bayesian算法。直接檢測方式是通過直接的交通狀態(tài)檢測算法或人工監(jiān)控手段來檢測交通狀態(tài)。典型代表是基于視頻圖像的交通狀態(tài)檢測方法，如文獻[4]對于十字路口的交通監(jiān)控和時間檢測提出了一種時空馬爾科夫隨機場(MRF)的算法；文獻[5]提出了基于軌跡檢測的檢測事件方法；文獻[6]提出了一種基于虛擬線圈的交通事件檢測算法。