[发明专利]一种基于无人机的交通流量监测方法、智能系统及数据集在审

专利信息
申请号: 201810674498.8 申请日: 2018-06-27
公开(公告)号: CN108831161A 公开(公告)日: 2018-11-16
发明(设计)人: 朱家松;孙科;林伟东 申请(专利权)人: 深圳大学
主分类号: G08G1/065 分类号: G08G1/065;G06K9/00
代理公司: 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 代理人: 王永文;刘文求
地址: 518060 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于无人机的交通流量监测方法、智能系统及数据集,所述方法包括:采集交通监控路段的道路交通视频数据,将采集到的高清视频数据进行标注,建立基于深度神经网络的训练及测试数据集;多尺度神经网络根据训练及测试数据集对网络进行参数学习和权重调整,定位不同类型的车辆在交通视频中的位置;将车辆检测的结果使用多特征融合算法及贝叶斯粒子滤波算法进行处理,同时跟踪不同类型的车辆,得到各种类型车辆的实时流量监测结果。本发明通过在低空遥感视频里对检测到的不同车辆实现准确跟踪,实时统计不同类型的车辆在道路交通流量中的数量,快速、准确的监控道路交通流量。
搜索关键词: 交通流量监测 测试数据集 神经网络 智能系统 数据集 多特征融合算法 交通流量 道路交通流量 高清视频数据 粒子滤波算法 采集 参数学习 车辆检测 道路交通 低空遥感 监测结果 监控道路 交通监控 交通视频 结果使用 权重调整 实时流量 实时统计 视频数据 贝叶斯 多尺度 跟踪 标注 视频 路段 检测 网络
【主权项】:
1.一种基于无人机的交通流量监测方法,其特征在于,所述基于无人机的交通流量监测方法包括:采集交通监控路段的道路交通视频数据,将采集到的高清视频数据进行标注,建立基于深度神经网络的训练及测试数据集;多尺度神经网络根据训练及测试数据集对网络进行参数学习和权重调整,定位不同类型的车辆在交通视频中的位置;将车辆检测的结果使用多特征融合算法及贝叶斯粒子滤波算法进行处理,同时跟踪不同类型的车辆,得到各种类型车辆的实时流量监测结果。
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  • 本发明提供了一种单车道的车流量统计方法、装置、设备和存储介质,方法包括:通过调频连续波毫米波雷达采集目标车道的反射信号,将反射信号与本振信号进行混频以获取中频信号;其中,本振信号为调频连续波毫米波雷达自产生的一个时刻与发射信号同频率的信号。根据中频信号,获取目标车辆的位置信息和速度信息。根据目标车辆的位置信息和速度信息,通过跟踪算法对目标车道内的所述目标车辆进行跟踪,用以统计在预定时间内的通过目标车道内的车流量。
  • 一种用于统计车流量的智能监测系统-201811521969.8
  • 李心磊 - 江苏润捷信息科技发展有限公司
  • 2018-12-13 - 2019-04-02 - G08G1/065
  • 一种用于统计车流量的智能监测系统,包括由固定设置在道路两旁的两根支撑立柱和固定连接在两根立柱顶端之间的横梁,所述横梁的下端对应若干个行车道的位置安装有与其相对应的感应面朝下的若干个测距传感器;若干个测距传感器分别为测距传感器1、测距传感器2至测距传感器N;所述横梁上还设置有中央处理器、GPS定位模块、无线发送模块及与若干个测距传感器相对应设置的若干个计数器,若干个计数器分别为计数器1、计数器2至计数器N;所述中央处理器分别与GPS定位模块、无线发送模块、若干个测距传感器和若干个计数器连接。该系统能快速地对车流量进行统计,其统计精度高,且能节省人力的消耗。
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