Niniejszy artykuł stanowi raport dotyczący badań, których celem jest opracowanie bazy wzorców diagnostycznych do testowania systemów wideodetekcji i wideorejestracji zdarzeń drogowych. Wzorce diagnostyczne umożliwią sprawdzenie poprawności działania systemów wideo w zakresie detekcji i klasyfikacji pojazdów, rozpoznawania zdarzeń oraz pomiarów parametrów strumieni pojazdów. W artykule omówiono metody stosowane w testowaniu tych systemów oraz miary oceny ich działania. Przedstawiono również model danych opracowany dla zapisu wzorców diagnostycznych.
EN
This paper comprises report of researches, that aimed to develop diagnostic patterns for testing procedures of video detection and surveillance systems. Diagnostic patterns will allow to verify the video systems accuracy in domains of vehicles detection and classification, events recognition and parameters measurements of traffic streams. In the paper applied methods have been discussed for the video systems testing and their performance evaluation metrics have been presented. Data model designed for diagnostic patterns notation has also been introduced.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Praca zawiera opis realizowanych badań elementów teleinformatycznych rejestratorów zdarzeń drogowych; za pomocą wideodetektora pojazdów. Przedmiotem niniejszego raportu jest omówienie algorytmu wykrywania i opisu kolejek pojazdów na wybranym pasie ruchu. W pracy zawarto elementy uzasadnienia wyboru zdarzeń drogowych charakterystycznych dla procesu analizy stanu obiektu, rejestrowanego za pomocą wideodetektora pojazdów, dyskusję cech charakterystycznych metod wykrywania zdarzeń, uzasadnienie wyboru metod zabezpieczenia i formatu zapisu danych w pamięci rejestratora, opis algorytmu działania rejestratora.
EN
This paper contains description of recently carried out investigations within road traffic accidents by telematic equipment; vehicles video-detectors. The aim of this paper is description of the vehicles detection algorithms, and their queues description, recorded on an distinguished traffic lane. This contribution classifies the specific accidents selection for the traffic objects analysis. The video camera was used as a source of the data analysis with is characteristic features discussion. The data format and its computing algorithms were also discussed.
Complex traffic control systems are equipped with a range of cameras for traffic surveillance, road traffic measurements. On many sites the different cameras cover the same observation areas but provide different quality streams to the system, usually compressed for surveillance and raw for vehicle detection. Elimination of duplicate cameras especially high quality devices is desired for enhancing the performance of systems. Vehicle detectors based on image processing are sensitive to the quality of input video streams. The paper presents results from tests of using lossy data compression for delivering video streams to vehicle detectors for traffic control. The limit of data loss is determined for assuring correct vehicle detection. The recommendations can be used for optimising traffic vision systems.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.