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Intelligent traffic analysis: A heuristic high-dimensional image search algorithm based on spatiotemporal probability for constrained environments
Alexandria Engineering Journal ( IF 6.8 ) Pub Date : 2020-05-15 , DOI: 10.1016/j.aej.2020.03.045
Xingli Huang , Dejun Mu , Zhe Li

However, most heuristic algorithms are solely based on image features, due to the lack of diverse attributes of samples. Rather than rely on the existing datasets, this paper fully processes the original data. Firstly, the original videos were collected from several intelligent traffic surveillance cameras (monitoring nodes). Then, the three categories of objects in all videos were classified by a video image classifier. For each object in the critical class of cars, four attributes were identified, including ID, region of interest (ROI), sampling time and sampling position (position of sampling node). Next, the moving attitude (i.e. moving direction and speed) of each object was estimated through moving target tracking, and added to the preprocessed data. On this basis, a basic hyper-spherical hash search algorithm was created for the initial identification of similar objects. Furthermore, 93% of the objects were accurately identified through the recognition of license plate. Thereafter, a spatiotemporal correlation Bayesian network (STCBN) was established to predict the probability of each object to appear at a certain node in a period of time. Based on the probability, the heuristic factor was designed and used to enhance the basic hyper-spherical hash search algorithm. The enhancement improves the search performance, while reducing the environmental requirements of a single node. Therefore, the enhanced algorithm can be deployed effectively in edge computing systems. Our method was proved effective through experiment on a number of actual monitoring nodes.



中文翻译:

智能交通分析:基于时空概率的受限环境启发式高维图像搜索算法

但是,由于缺乏样本的多种属性,大多数启发式算法仅基于图像特征。本文不依赖现有数据集,而是完全处理原始数据。首先,原始视频是从几个智能交通监控摄像机(监控节点)收集的。然后,通过视频图像分类器对所有视频中的三类对象进行分类。对于关键汽车类别中的每个对象,确定了四个属性,包括ID,关注区域(ROI),采样时间和采样位置(采样节点的位置)。接下来,通过移动目标跟踪来估计每个对象的移动姿态(即移动方向和速度),并将其添加到预处理数据中。在此基础上,创建了基本的超球形哈希搜索算法,用于初始识别相似物体。此外,通过识别车牌可以正确识别93%的物体。此后,建立时空相关贝叶斯网络(STCBN)来预测每个对象在一段时间内出现在某个节点上的概率。基于概率,设计启发式因子并将其用于增强基本的超球形哈希搜索算法。增强功能提高了搜索性能,同时降低了单个节点的环境要求。因此,该增强算法可以有效地部署在边缘计算系统中。通过在多个实际监控节点上进行实验,我们的方法被证明是有效的。通过识别车牌可准确识别93%的物体。此后,建立时空相关贝叶斯网络(STCBN)来预测每个对象在一段时间内出现在某个节点上的概率。基于概率,设计启发式因子并将其用于增强基本的超球形哈希搜索算法。增强功能提高了搜索性能,同时降低了单个节点的环境要求。因此,该增强算法可以有效地部署在边缘计算系统中。通过在多个实际监控节点上进行实验,我们的方法被证明是有效的。通过识别车牌可准确识别93%的物体。此后,建立时空相关贝叶斯网络(STCBN)来预测每个对象在一段时间内出现在某个节点上的概率。基于概率,设计启发式因子并将其用于增强基本的超球形哈希搜索算法。增强功能提高了搜索性能,同时降低了单个节点的环境要求。因此,该增强算法可以有效地部署在边缘计算系统中。通过在多个实际监控节点上进行实验,我们的方法被证明是有效的。建立时空相关贝叶斯网络(STCBN)来预测每个对象在一段时间内出现在某个节点上的概率。基于概率,设计启发式因子并将其用于增强基本的超球形哈希搜索算法。增强功能提高了搜索性能,同时降低了单个节点的环境要求。因此,该增强算法可以有效地部署在边缘计算系统中。通过在多个实际监控节点上进行实验,我们的方法被证明是有效的。建立时空相关贝叶斯网络(STCBN)来预测每个对象在一段时间内出现在某个节点上的概率。基于概率,设计启发式因子并将其用于增强基本的超球形哈希搜索算法。增强功能提高了搜索性能,同时降低了单个节点的环境要求。因此,该增强算法可以有效地部署在边缘计算系统中。通过在多个实际监控节点上进行实验,我们的方法被证明是有效的。同时减少单个节点的环境要求。因此,该增强算法可以有效地部署在边缘计算系统中。通过在多个实际监控节点上进行实验,我们的方法被证明是有效的。同时减少单个节点的环境要求。因此,该增强算法可以有效地部署在边缘计算系统中。通过在多个实际监控节点上进行实验,我们的方法被证明是有效的。

更新日期:2020-05-15
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