行人交通参数提取算法改进与处理系统研发

为了解决行人交通参数获取困难、精度低等问题,需要开发出一套高精度、高效率和强抗干扰性的行人交通参数提取系统。首先,基于视频流中运动目标时空一致性的原理,采用运动目标梯度方向直方图(HOG)特征提取算法对视频流进行分割;其次,对运动目标特征进行分析并提取特征向量,建立反向传播(BP)神经网络对运动目标进行训练和分类,实现对运动目标的检测和识别;然后,利用MATLAB软件平台,开发了能够对行人流量、速度和时距等数据进行快速处理与准确分析的系统。最后,进行了实例测试。结果表明:检测系统的参数提取精度能达到90%以上,高于现有算法的提取精度。同时,系统有较强抗环境干扰性,提取效率和数据处理功能效果较理想。