[發明專利]車流密度分析的方法、系統及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202011221447.3
• 申請日: 2020-11-05
• 公開（公告）號: CN112446300A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 周文略;黎繁勝;翟懿奎;蔣潤錦;張俊亮;劉始匡;李汶睿;陳樂軒;黃俊威;詹英培;梁汝桐
• 申請（專利權）人: 五邑大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 梁國平

本發明公開了一種車流密度分析的方法、系統及計算機存儲介質，涉及交通領域。所述車流密度分析的方法，包括如下步驟：采集待分析路段的車流視頻；對所述車流視頻進行關鍵幀提取，得到車流密度圖像；將所述車流密度圖像輸入到已訓練好的目標檢測網絡中，輸出通過Darknet?53提取得到的三個不同尺度的特征圖；通過目標檢測算法在三個不同尺度的所述特征圖上進行目標預測，輸出若干預測框，其中每一所述預測框包括預測框坐標信息以及置信度；根據若干所述預測框、所述待分析路段的道路長度，輸出車流密度。通過上述方式，可以提升車流密度分析的準確性。

技術領域

本發明涉及交通領域，特別涉及一種車流密度分析的方法、系統及計算機存儲介質。

背景技術

隨著我國經濟的快速發展，人們的生活質量也有了極大的提高，為滿足生活質量的需求，出行的人數也逐漸增多。隨著出現人數的增多，許多道路、景區、大型活動、會議等在某些敏感的區域以及道路中，由于車流的急增，并造成種種不可預料的結果以及帶來人身財產損失、交通事故等。在安防越來越受到重視的大背景下，對敏感區域車流量的管控也成為新時代一個重要的課題。由于車輛檢測技術應用的場景和環境比較復雜，尤其是場景中存在部分小尺寸車輛以及車輛之間存在遮擋時，使得車輛密度分析的準確率較低。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提供了一種車流密度分析的方法、系統及計算機存儲介質，可以提升車輛密度分析的準確性。

根據本發明第一方面實施例的一種車流密度分析的方法，包括如下步驟：

采集待分析路段的車流視頻；

對所述車流視頻進行關鍵幀提取，得到車流密度圖像；

將所述車流密度圖像輸入到已訓練好的目標檢測網絡中，輸出通過Darknet-53提取得到的三個不同尺度的特征圖；

通過目標檢測算法在三個不同尺度的所述特征圖上進行目標預測，輸出若干預測框，其中每一所述預測框包括預測框坐標信息以及置信度；

根據若干所述預測框、所述待分析路段的道路長度，輸出車流密度。

根據本發明的上述實施例，至少具有如下有益效果：通過Darknet-53建立三個不同尺度的特征圖，可以對車流密度圖像中不同大小的目標進行精準檢測，從而可以根據精準檢測出的目標個數得到經過待分析路段的車流數量，以獲得車流密度信息。由于可以對目標進行精準檢測，因此可以提升車流密度分析的準確性。

根據本發明第一方面的一些實施例，所述通過目標檢測算法在三個不同尺度的所述特征圖上進行目標預測，輸出若干預測框，其中每一所述預測框包括預測框坐標信息以及置信度，還包括如下步驟：

根據所述特征圖的尺寸獲取對應的若干先驗預選框；

分別在每一所述特征圖上的像素點上通過對應的所述先驗預選框進行滑窗取樣，得到預測框集合，其中，所述預測框集合中每一預測框均包括預測框坐標信息以及置信度；

輸出所述預測框集合中的所有預測框。

因此，通過在每一特征圖上通過先驗預選框進行滑窗采樣，可以遍歷特征圖上每個像素點，并獲得被框選的中的像素中包含目標的得分情況(即置信度)以及預測框坐標信息。

根據本發明第一方面的一些實施例，所述通過目標檢測算法在三個不同尺度的所述特征圖上進行目標預測，輸出若干預測框，其中每一所述預測框包括預測框坐標信息以及置信度，包括如下步驟：

獲取所述預測框集合每一所述預測框的置信度的值，并將所述置信度的值與參考置信度的值進行比較；

根據比較結果，刪除所述預測框集合中不滿足所述參考置信度的值的所述預測框。