智慧交通day02-车流量检测实现01:总览
隨著城市交通量的迅猛增加,車流量統(tǒng)計已成為智能交通系統(tǒng)中一項關鍵技術和熱門研究方向。高效而精確的車流量檢測可以交通管理者和決策者,以及駕駛員提供數(shù)據(jù)支撐,從而為交通調度,降低擁堵情況的發(fā)生,提高道路利用率有非常重要的意義。
車流量統(tǒng)計主要有以下幾種方式:
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人工統(tǒng)計,需要消耗大量的人力且當工作人員在長時間計數(shù)后會因疲憊造成漏檢或重復計數(shù),統(tǒng)計結果具有不可驗證性。
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通過安裝可接觸式或不可接觸式的傳感器于路面進行車輛計數(shù),可接觸式傳感器一般鋪設于道路下方,當車輛經(jīng)過時,傳感器內(nèi)部的電壓,磁場或壓力會發(fā)生變換彎成車輛計數(shù)。但這類傳感器的安裝和維護費用很高,現(xiàn)在已不再大量鋪設。不可接觸式的包括超聲,紅外,雷達傳感器等,這類容易受到惡劣天氣的影響使檢測精度降低。
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基于視頻的車流量統(tǒng)計,也就是本項目中實現(xiàn)的方法。
該項目對輸入的視頻進行處理,主要包括以下幾個步驟:
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使用yoloV3模型進行目標檢測,
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然后使用SORT算法進行目標追蹤,使用卡爾曼濾波器進行目標位置預測,并利用匈牙利算法對比目標的相似度,完成車輛目標追蹤,
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利用虛擬線圈的思想實現(xiàn)車輛目標的計數(shù),完成車流量的統(tǒng)計。
項目流程如下圖所示:
總結
- 目標跟蹤方法:使用的是sort算法,其中使用卡爾曼濾波器對目標位置進行估計,利用匈牙利算法進行目標關聯(lián)
- 車流量計數(shù):使用虛擬線圈算法對車輛進行計數(shù)
總結
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