【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2015年第32卷第8期 195-198页,共4页

【作 者】： 王江峰 ; 陈天华

【摘 要】 在交通肇事现场的智能视觉检测的过程中,由于肇事过程在瞬间发生,抓拍的图像无法保证事发全部过程的连贯性,在交通肇事现场检测的过程中,采集的交通肇事特征难以形成有效的碰撞关联,造成与碰撞判定规则之间的关联度较低,对肇事行为进行判断存在较大滞后性。提出利用行为视觉分析的交通肇事现场检测模型。采集大量的交通肇事现场图像,将最小化重构方法替换为分类正交匹配追踪方法,降低了图像匹配过程中计算的复杂性。根据主成分分析方法,对采集的交通肇事图像进行不同方向的降维处理,提取交通肇事图像的特征,构建特征矩阵,利用正交匹配追踪算法,在大量的交通肇事图像中进行求解,将获取的结果与肇事图像的最小残差进行计算,实现交通肇事现场的识别。实验结果表明,利用改进算法进行交通肇事现场检测,检测效率得到了明显的提升。