[發明專利]一種針對擁堵路段的無人機在線航拍車輛識別及統計方法

有效

• 申請號: 202010692817.5
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111898501B
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 李旭;宋世奇;朱建瀟;王培宇
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06V20/17
• 分類號: G06V20/17;G06V10/762;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G08G1/065
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 張天哲

本發明公開了一種針對擁堵路段的無人機在線航拍車輛識別及統計方法，該方法首先構建擁堵路段航拍車輛數據集，之后對原始的YOLOv3網絡進行了改進，利用K?Means++算法得到針對于擁堵路段航拍車輛數據集的anchor尺寸，并利用該anchor尺寸訓練得到基于YOLOv3卷積神經網絡的擁堵路段航拍車輛實時檢測模型；然后使用得到的車輛檢測模型對無人機沿擁堵路段航行獲取的航拍圖像進行實時在線檢測，識別車輛目標，同時采用KM算法建立相鄰兩幀圖像檢測出的車輛目標間精準的匹配關系，準確得到當前幀較前一幀的新增車輛數目，從而實現擁堵路段車輛數量統計。本發明提出的車輛識別及統計方法具有較好的靈活性，實現了針對擁堵路段內車輛數量的準確、實時、在線統計。

技術領域

本發明屬于智能交通領域，尤其涉及一種針對擁堵路段的無人機在線航拍車輛識別及統計方法。

背景技術

隨著我國通車里程的不斷增加和汽車保有量的爆發性增長，加之我國道路條件和交通狀況復雜，致使交通擁堵和交通事故頻發。為了解決上述問題，智能交通系統(ITSIntelligent Transportation System)的有關研究受到了各界學者的廣泛關注。其中，車輛識別與統計是智能交通研究的重要內容，尤其是針對擁堵路段的車輛進行準確的檢測與統計，這對于及時有效地采取具有針對性地交通疏導措施，提高道路的通行能力，保障道路的安全、暢通具有重要意義。

相比于基于傳統物理線圈的車輛統計方法，基于視覺的車輛統計系統因其成本低、安裝方便等優勢而越來越受到歡迎。但現有的車輛數量統計系統仍以在固定位置安裝監控攝像機的方式為主，該類方法覆蓋范圍小，靈活性差，無法實現對較長擁堵路段內的所有車輛進行檢測統計。而無人機以其靈活機動的優勢，為智能交通領域的諸多問題提供了一種新的解決思路。

此外，目前已有的基于視覺的車輛識別與統計算法車輛檢測準確率低，實時性較差，而且其主要針對單幀圖片內車輛進行檢測統計，針對連續幀的車輛數量統計算法相對較少，且往往僅以檢測出的車輛目標中心點距離作為連續幀內相同車輛的判別標準，以至于無法對連續幀內的同一車輛進行準確的區分，從而容易造成車輛統計誤差。

發明內容

為了解決上述存在的問題，本發明提出一種針對擁堵路段的無人機在線航拍車輛識別及統計方法。該方法解決了針對擁堵路段的車輛識別與統計問題，能夠實現車輛的準確、實時、在線統計。

為了達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

針對擁堵路段的無人機在線航拍車輛識別及統計方法，包括以下步驟：

(1)構建擁堵路段航拍車輛數據集；

(2)利用建立的數據集，訓練基于YOLOv3卷積神經網絡的航拍車輛實時檢

測模型；具體包括以下步驟：

(2.1)針對構建的擁堵路段航拍車輛數據集，采用K-means++聚類方法，得到數據集的anchor尺寸集；其中聚類樣本集B為：

B＝{b₁＝(w₁,h₁),...,b_k＝(w_k,h_k),...,b_t＝(w_t,h_t)} (1)

式(1)中b_k＝(w_k,h_k)為樣本集B中第k個樣本，即擁堵路段航拍車輛數據集中標注的第k個車輛目標邊界框信息，包括第k個車輛目標邊界框的寬高信息w_k和h_k，其中k＝1,2,...,t，t為樣本集B中樣本的總數量，即所構建數據集中標注的車輛目標邊界框的總數量；