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基于集成聚类的交叉口车辆行驶路径提取方法
被引量：
1
1
作者
尹卓
许甜
+1 位作者
陈阳舟
卢佳程
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第7期180-187,193,共9页
交叉口不同方向车辆的行驶路径冲突会导致各种碰撞风险,因此利用交叉口的车辆轨迹数据提取该场景下的路径信息,对交叉口碰撞风险分析具有重要意义。提出一种基于集成聚类的路径信息提取方法,用于从交叉口车辆轨迹数据中获取交叉口路径...
交叉口不同方向车辆的行驶路径冲突会导致各种碰撞风险,因此利用交叉口的车辆轨迹数据提取该场景下的路径信息,对交叉口碰撞风险分析具有重要意义。提出一种基于集成聚类的路径信息提取方法,用于从交叉口车辆轨迹数据中获取交叉口路径信息。将车辆轨迹投射到网格上,并压缩其中大量的冗余点;采用集成聚类方法提取高质量的聚类,获取聚类后,基于图的拉普拉斯中心性,提取各个聚类的代表;采用深度优先搜索将聚类合并成路径。实验分析表明,该方法在多个数据集上展现出较强的鲁棒性,并且提高了路径提取精度。
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关键词
轨迹
聚类
轨迹特征提取
集成聚类
拉普拉斯中心性
图论
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职称材料
基于改进YOLOV7的变规模网络重叠区域多目标跟踪方法
被引量：
2
2
作者
王博
柴锐
《现代电子技术》
北大核心
2024年第12期57-61,共5页
在实际场景中,目标之间常常存在重叠或部分遮挡的情况,若是未进行有效的多目标检测以及了解变规模网络重叠区域内的节点状况,会导致目标跟踪精度下降。对此,提出一种基于改进YOLOV7的变规模网络重叠区域多目标跟踪方法。首先,采用改进YO...
在实际场景中,目标之间常常存在重叠或部分遮挡的情况,若是未进行有效的多目标检测以及了解变规模网络重叠区域内的节点状况,会导致目标跟踪精度下降。对此,提出一种基于改进YOLOV7的变规模网络重叠区域多目标跟踪方法。首先,采用改进YOLOV7对变规模网络重叠区域多目标进行检测;然后,在目标检测的基础上,对多目标轨迹特征进行提取;最后,基于提取到的多目标轨迹特征,已知目标的速度、方向与距离,实现变规模网络重叠区域的多目标跟踪。实验结果表明,所提方法的跟踪精准度最高达到98%,曼哈顿距离明显小于对比方法,仅在0.1~-0.1之间,性能较优,具有实用性。
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关键词
多目标跟踪
重叠区域
YOLOV7
多目标检测
轨迹特征提取
曼哈顿距离
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职称材料
题名
基于集成聚类的交叉口车辆行驶路径提取方法
被引量：
1
1
作者
尹卓
许甜
陈阳舟
卢佳程
机构
北京工业大学北京市交通工程重点实验室
中交第一公路勘察设计研究院有限公司
北京工业大学人工智能与自动化学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第7期180-187,193,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61573030)
国家重点研发计划项目(2017YFC0803906,2017YFC0803900)。
文摘
交叉口不同方向车辆的行驶路径冲突会导致各种碰撞风险,因此利用交叉口的车辆轨迹数据提取该场景下的路径信息,对交叉口碰撞风险分析具有重要意义。提出一种基于集成聚类的路径信息提取方法,用于从交叉口车辆轨迹数据中获取交叉口路径信息。将车辆轨迹投射到网格上,并压缩其中大量的冗余点;采用集成聚类方法提取高质量的聚类,获取聚类后,基于图的拉普拉斯中心性,提取各个聚类的代表;采用深度优先搜索将聚类合并成路径。实验分析表明,该方法在多个数据集上展现出较强的鲁棒性,并且提高了路径提取精度。
关键词
轨迹
聚类
轨迹特征提取
集成聚类
拉普拉斯中心性
图论
Keywords
Trajectory clustering
Trajectory feature extraction
Ensemble clustering
Laplacian centrality
Graph theory
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOV7的变规模网络重叠区域多目标跟踪方法
被引量：
2
2
作者
王博
柴锐
机构
中北大学计算机科学与技术学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第12期57-61,共5页
基金
山西省科技厅一般面上项目:基于视觉辅助计算的多模态CT联合SPECT功能成像分析对肾脏占位病变的诊断价值研究(20210302123033)。
文摘
在实际场景中,目标之间常常存在重叠或部分遮挡的情况,若是未进行有效的多目标检测以及了解变规模网络重叠区域内的节点状况,会导致目标跟踪精度下降。对此,提出一种基于改进YOLOV7的变规模网络重叠区域多目标跟踪方法。首先,采用改进YOLOV7对变规模网络重叠区域多目标进行检测;然后,在目标检测的基础上,对多目标轨迹特征进行提取;最后,基于提取到的多目标轨迹特征,已知目标的速度、方向与距离,实现变规模网络重叠区域的多目标跟踪。实验结果表明,所提方法的跟踪精准度最高达到98%,曼哈顿距离明显小于对比方法,仅在0.1~-0.1之间,性能较优,具有实用性。
关键词
多目标跟踪
重叠区域
YOLOV7
多目标检测
轨迹特征提取
曼哈顿距离
Keywords
multitarget tracking
overlapping regions
YOLOV7
multitarget detection
trajectory feature extraction
Manhattan distance
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成聚类的交叉口车辆行驶路径提取方法
尹卓
许甜
陈阳舟
卢佳程
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
1
在线阅读
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职称材料
2
基于改进YOLOV7的变规模网络重叠区域多目标跟踪方法
王博
柴锐
《现代电子技术》
北大核心
2024
2
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职称材料
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