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公开(公告)号:CN115171377B
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202210759052.1
申请日:2022-06-30
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G08G1/065 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的交通流参数检测分析方法和装置,所述方法包括:获取训练完备的车辆跟踪模型,所述车辆跟踪模型包括目标检测模块和关联匹配模块;获取交通视频数据;利用所述目标检测模块对所述交通视频数据进行特征提取,得到连续帧车辆目标检测图;利用所述关联匹配模块对所述连续帧目标检测图进行车辆目标的关联匹配,得到车辆目标跟踪结果;根据所述车辆目标跟踪结果确定交通流参数分析结果。本发明的方法提高了对交通视频数据中车辆目标的识别准确性,从轨迹数据中提取车辆信息,以实现车流量和速度的自动检测;能更好地适应恶劣环境以及遮挡的影响,极大的保证了检测的准确性,为城市交通管理提供了数据支撑。
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公开(公告)号:CN115171377A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210759052.1
申请日:2022-06-30
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的交通流参数检测分析方法和装置,所述方法包括:获取训练完备的车辆跟踪模型,所述车辆跟踪模型包括目标检测模块和关联匹配模块;获取交通视频数据;利用所述目标检测模块对所述交通视频数据进行特征提取,得到连续帧车辆目标检测图;利用所述关联匹配模块对所述连续帧目标检测图进行车辆目标的关联匹配,得到车辆目标跟踪结果;根据所述车辆目标跟踪结果确定交通流参数分析结果。本发明的方法提高了对交通视频数据中车辆目标的识别准确性,从轨迹数据中提取车辆信息,以实现车流量和速度的自动检测;能更好地适应恶劣环境以及遮挡的影响,极大的保证了检测的准确性,为城市交通管理提供了数据支撑。
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