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Development of a vehicle image-tracking system based on a long-distance detection algorithm

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If image-processing systems are developed to track individual vehicles, and thus, trace vehicle trajectories, many existing transportation models will benefit from more detailed information on individual vehicles. Furthermore, the additional information that can be obtained from the vehicle trajectories will improve incident detection by identifying lane change maneuvers and acceleration / deceleration patterns. Unlike human vision, however, image-processing cameras have difficulty in recognizing vehicle movements within a long detection zone because the camera operators need to zoom in to recognize objects. As a result, vehicle tracking with a single camera relies on short-distance detection. This paper describes the methodology developed for monitoring individual vehicle trajectories based on image processing. To improve traffic flow surveillance, a long-distance tracking algorithm was developed with multiple closed-circuit television cameras. The algorithm can recognize individual vehicle maneuvers, and thereby increases the effectiveness of the incident detection process.

Si des systèmes de traitement des images sont développés pour suivre des véhicules individuels et ainsi suivre leurs trajectoires, plusieurs modèles de transport existants pourront bénéficier d’une information plus détaillée sur les véhicules individuels. De plus, l’information additionnelle qui peut être obtenue à partir des trajectoires de véhicules améliorera la détection des incidents en identifiant les manœuvres de changement de voie et les profils d’accélération / décélération. Toutefois, contrairement à la vision humaine, les caméras de traitement des images ont de la difficulté à reconnaître les mouvements de véhicules dans une longue zone de détection parce que les opérateurs des caméras doivent zoomer pour reconnaître les objets. Ainsi, le suivi des véhicules avec une seule caméra est basé sur une détection sur une courte distance. Cet article décrit la méthodologie développée pour suivre les trajectoires d’un véhicule individuel en se basant sur le traitement des images. Afin d’améliorer la surveillance de la circulation, un algorithme de suivi sur longue distance a été développé; il comporte plusieurs caméras de télévision en circuit fermé. L’algorithme peut reconnaître les manœuvres des véhicules individuels et ainsi accroît l’efficacité de la détection des incidents.

Document Type: Research Article

Publication date: November 1, 2010

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  • Published since 1974, this monthly publication is the official journal of the Canadian Society for Civil Engineering. It contains articles on environmental engineering, hydrotechnical engineering, structure engineering, construction engineering, engineering mechanics, and engineering materials, and a history of civil engineering. Contributors include recognized researchers and practitioners in industry, government, and academe. New developments in engineering design and construction are also featured.
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