摘要
针对交通道路中车辆的异常行为辨识问题,提出了一种基于轨迹分析的车辆异常行为辨识方法.利用改进的Hausdorff距离计算轨迹的相似度矩阵,根据谱聚类算法学习轨迹的空间分布模式,利用最小平均距离提取运动模式的中心轨迹并根据轨迹的位移向量学习方向模式.在此基础上对新轨迹进行空间与方向模式混合匹配,通过匹配结果检测方向异常的车辆.与此同时,对每类运动模式进行速度特征提取,将95％的行驶的速度作为正常速度区间,5％的行驶的速度作为异常速度区间.通过数据集验证了该方法可以准确地识别出速度异常的车辆,具有一定的实际应用价值.
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