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在这项研究中,提出了一个概念框架,以发展一个以视像监视为基础的系统,以改善道路安全。在该框架的基础上,开发了一套能够从交通视频中检测各种交通事前事件的算法,如超速、单向交通、超车、违规停车和错误的乘客下车位置。在检测到事前事件后,控制室会自动发出警报,帮助采取预防措施,避免任何潜在的道路事故,从而提高道路安全。在以往的研究中,单个系统可以处理一个或两个预先事件。然而,目前的研究中,在一个系统中可以使用五种不同的算法检测到五种异常。研究进一步有助于“乘客错误落客地点”的检测。所开发的算法的有效性在132个交通视频中得到了证明,这些视频来自印度的一个综合工厂。另外一些关于超车和非法停车的比较研究使用了两个基准数据集,即“CamSeq01”和“ISLab-PVD”。通过广泛的研究,可以得出结论,所开发的算法在道路前事件检测方面优于一些最先进的算法。
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因此,道路交通事故成为全球死亡的主要原因之一。这一问题在道路上每天通勤的车辆越来越多的压力下变得更加严重。然而,道路交通事故不可能随机发生。一定有一连串的事前事件导致了交通事故的发生。超速、单行、超车、违规停车、错误的乘客下落地点等事前事件会引发事故或撞车等紧急情况。为了尽量减少道路上发生这类碰撞的次数,通常需要执行两项基本任务:(i)发现交通事故前事件(即道路碰撞的原因)
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