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Trans。《智能交通系统》，第12卷，第3期，第920页，2011年。“，“DOI”：“10.1109”\/TITS.2011.2119372“}，{“key”：“key-10.20965”\/jacii.2018.p0704-10“，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Y.Zhu，N.M.Nayak，and A.K。Roy-Chowdhury，\u201cContext-Aware Activity Recognition and Anomaly Detection in Video，《信号处理选定主题IEEE J.》，第7卷，第1期，第91-101页，2013年。“，“DOI”：“10.1109”，JSTSP.2012.2234722“}，{“key”：“key-10.20965”，jacii.2018.p0704-11“，”DOI-asserted-by“，”：“crossref”，“unstructured”：“J.”。Liu等人，使用概念属性进行视频事件识别，2013 IEEE计算机视觉应用研讨会，第339-346页，2013年。Chang，\u201c《用少量示例为人类行为检索建模场景和对象上下文》，IEEE Trans。视频技术电路和系统，第21卷，第5期，第674-681页，2011年。“，“DOI”：“10.1109”，{“key”：“key-10.20965”，jacii.2018.p0704-13“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“J。Shao等人，《拥挤场景理解的深度学习属性》，2015年IEEE计算机视觉和模式识别会议，第4657-4666页，2015年。Zhang等人，通过深度卷积神经网络进行跨世人群计数，2015年IEEE计算机视觉和模式识别会议，第833-841页，2015年。“，“DOI”：“10.1109”，“CVPR.2015.7298684”}，{“key”：“key-10.20965”，jacii.2018.p0704-15“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“J.Shao，C.Loy，and X。Wang，《Scene-Independent Group Profling in Crowd》，2014 IEEE计算机视觉和模式识别会议，第2227-2234页，2014年。“，“DOI”：“10.1109”，{“key”：“key-10.20965”，jacii.2018.p0704-16“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“J。Candamo等人，《理解交通场景：人类行为识别算法调查》，IEEE Trans。《智能交通系统》，第11卷，第1期，第206-224页，2010年。“，“DOI”：“10.1109 \/TITS.2009.2030963”}，{“key”：“key-10.20965 \/jacii.2018.p0704-17”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“M.Robol，P.Giorgini，and P.Busetta，\u201c将社会规范应用于高保真的行人和交通模拟，2016 IEEE Int。智能城市会议（ISC2），第1-6页，2016年。Ishida，《向人类学习：个体人类行为的代理建模》，IEEE Trans。《系统、人与控制论》，第41卷，第1期，第1-9页，2011年。“，“DOI”：“10.1109”，“TSMCA.2010.2055152”}，{“key”：“key-10.20965”，jacii.2018.p0704-19“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“L.Yu和J.Gou，行为意向性道路交叉口中的多级代理模型，2014年国际。智能网络和协作系统会议，第533-538页，2014年。“，“DOI”：“10.1109”，{“key”：“key-10.20965”，jacii.2018.p0704-20“，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“J.E.Almeida，Z.Kokkinogenis，and R.J.F。Rossetti，《迈向多式联运接口行人仿真框架》，2013年欧洲建模交响乐团。，第335-340页，2013年。“，“DOI”：“10.1109\/EMS.2013.57”}，{“key”：“key-10.20965\/jacii.2018.p0704-21”，“非结构化”：“R.K.C.Billones等人，使用角点特征和人工神经网络对基于视觉的非接触式理解系统进行车辆检测和跟踪，2017年计算机会议，第688-691页，2017年。”}、{“密钥”：“key-10.20965 \/jacii.2018.p0704-22“，“非结构化”：“R.K.C.Billones等人，基于视觉的非接触式交通违法理解的智能系统架构，2016 IEEE Region 10 Conf.（TENCON），第1871-1874页，2016。”}，{“key”：“key-10.2096”\/jachii.2018.p0704-23“，”doi-asserted-by“，”：“crossref”，“非结构性”：“a。Barth和U.Franke，《在十字路口跟踪迎面而来的车辆和转弯车辆》，第13届国际IEEE智能交通系统会议，第868-881页，2010年。“，“DOI”：“10.1109”，ITSC.2010.5624969“}，{“key”：“key-10.20965”，jacii.2018.p0704-24”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“S.Sivaraman和M。Trivedi，\u201c将单目和立体视觉结合起来用于多车道公路上的实时车辆测距和跟踪，\u2018年第14届国际IEEE智能交通系统会议，2011年。“，“DOI”：“10.1109”\/ITSC.2011.6082916“}，{“key”：“key-10.20965”\/jacii.2018.p0704-25“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“S.Sivaraman and M.M。Trivedi，\u201c《集成车道和车辆检测、定位和跟踪：协同方法》，IEEE 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