Joint 3D Reconstruction and Object Tracking for Traffic Video Analysis Under IoV Environment

计算机科学 视频跟踪 可视化 智能交通系统 互联网 计算机视觉 人工智能 对象(语法) 先进的交通管理系统 实时计算 人机交互 运输工程 工程类 万维网
作者
Mingwei Cao,Liping Zheng,Wei Jia,Xiaoping Liu
出处
期刊:IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:22 (6): 3577-3591 被引量:23
标识
DOI:10.1109/tits.2020.2995768
摘要

Benefits from artificial intelligence and the Internet of Vehicles (IoV), Management of modern transportation have great progress, especially in urban areas. However, traditional traffic video analysis and visualization are usually conducted in offsite and textural environments, i.e., text and number, which do not promote user's sensorial perception and interaction. Thus, the problem that how to use modern novel techniques to analyze traffic video for improving intelligent transportation is so emergency. In this paper, we introduce a joint 3D reconstruction and object tracking approach to traffic video analysis under the IoV environment, which is an integrative framework and consists of 3D reconstruction, object detection, and visual tracking. The 3D reconstruction system is connected to the Internet of Vehicles and integrated into the system to retrieve image data for recovering the 3D model of vehicles, and then, visualizing vehicle trajectories in real-time by augmented reality. And the system can also locate the vehicle's position in real-time. The experiments in both laboratory and practice show great feedback, which will effectively contribute to intelligent transportation.
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