14、基于视频的交通路口机器学习可视化系统解析

基于视频的交通路口机器学习可视化系统解析

1. 视频处理与轨迹生成

视频处理是整个系统的基础，通过一系列操作将视频转化为可分析的轨迹数据。具体流程如下：
- 视频帧提取 ：视频处理会把视频转换为一系列帧，在这些帧中检测和跟踪物体。利用时间超像素（超体素）方法提取准确的物体掩码，进而将其转换为代表交通时空运动的轨迹。轨迹是移动对象经过的路径，用连续的空间坐标和相应的时间戳表示。
- 轨迹数据库 ：使用云关系数据库存储软件生成的轨迹以及从高分辨率控制器日志中获取的信号相位和定时信息。数据库中的关键属性如下表所示：
|数据类型|属性|说明|
| ---- | ---- | ---- |
|轨迹信息|frame id|标识当前视频帧|
| |track id|确定一条轨迹|
| |𝑥, 𝑦|物体位置的坐标|
| |𝑤, ℎ|包围物体的边界框的宽度和高度|
| |intersection id|标识路口|
| |date and time|时间戳|
|信号数据|intersection id|标识路口|
| |timestamp|时间戳|
| |信号当前状态（十六进制编码）|记录信号的红、黄、绿状态|
| |cycle number|周期数（相对于第一次观测的周期数）|
| |camera id|取决于路口的附加属性|

• 轨迹处理 ：

  1. 生成轨迹