CLASSIFICATION OF ROAD TRAFFIC CONDITIONS BASED ON TEXTURE FEATURES OF TRAFFIC IMAGES USING NEURAL NETWORKS

Abstract

The paper presents a method of classification of road traffic conditions based on the analysis of the content of images of the traffic flow. The view of the traffic lanes with vehicles is treated as a texture, while the change in the description of its characteristics is ascribed to the change in the density of traffic. Four classes of conditions are determined on the basis of the values of Haralick texture features. An MLP network is used for classification. Video data, which were registered by an UAV hanging over a traffic junction, are used for validation of the method.

Authors and Affiliations

Teresa PAMUŁA

Keywords

Related Articles

WERYFIKACJA MODELU DYNAMICZNEGO PRZEKŁADNI ZĘBATEJ W RÓŻNYCH WARUNKACH EKSPLOATACYJNYCH

W artykule zaprezentowano wyniki weryfikacji modelu dynamicznego układu napędowego z przekładnią zębatą. Badania na obiekcie rzeczywistym przeprowadzono w różnych warunkach eksploatacyjnych. Dla tych samych założonych...

IMPLEMENTACJA DYSKRETNEGO WARTOŚCIOWANIA DLA STANU PEŁNEGO NAPRĘŻENIA W CELU OPTYMALIZACJI KONSTRUKCJI

Artykuł jest poświęcony numerycznemu studium dyskretnej formuły algorytmu projektowania dla stanu pełnego naprężenia (FSD algoritmus) w przypadku cienkich skorupowych elementów skończonych. Celem będzie zaprezentowanie i...

IMPROVING QUALITY OF TRANSPORT STRUCTURES PROJECTS WITH METHODS OF KNOWLEDGE MANAGEMENT APPLIED

The article is devoted to influence of the knowledge management on the quality of an information system for projects of any kind. It is based on a premise that the quality of an information system for project contributes...

PROCES HAMOWANIA MOTOCYKLI TYPU ENDURO I SZOSOWO-TURYSTYCZNYCH

W sytuacji wystąpienia zagrożenia kierujący motocyklem musi w ułamku sekundy zdecydować, jaki manewr obronny wykonać. Najczęściej wybieranym manewrem jest hamowanie. Rozpoczęcie hamowania motocyklem wiąże się dodatkowo...

WYKORZYSTANIE ROZKŁADU LOGARYTMICZNONORMALNEGO DO MODELOWANIA CZASU WYMIANY PASAŻERÓW

W artykule zaprezentowano wyniki badań przeprowadzonych w autobusach Przedsiębiorstwa Komunikacji Miejskiej w Sosnowcu, a dotyczących zależności czasu wymiany pasażerów od liczby osób korzystających z przystanku. Duża pr...

Download PDF file
  • EP ID EP149385
  • DOI 10.20858/sjsutst.2016.92.10
  • Views 82
  • Downloads 0

How To Cite

Teresa PAMUŁA (2016). CLASSIFICATION OF ROAD TRAFFIC CONDITIONS BASED ON TEXTURE FEATURES OF TRAFFIC IMAGES USING NEURAL NETWORKS. Scientific Journals of Silesian University of Technology. Series Transport, 2016(92), 101-109. https://europub.co.uk/articles/-A-149385