[發(fā)明專利]基于無人機(jī)的道路車流量檢測方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)有效
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110366055.4 | 申請(qǐng)日: | 2021-04-06 |
公開(公告)號(hào): | CN112907972B | 公開(公告)日: | 2022-11-29 |
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 李才博;王迅 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 昭通亮風(fēng)臺(tái)信息科技有限公司 |
主分類號(hào): | G06V20/54 | 分類號(hào): | G06V20/54;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04 |
代理公司: | 上海雍灝知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31368 | 代理人: | 沈汶波 |
地址: | 657100 云*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索關(guān)鍵詞: | 基于 無人機(jī) 道路 車流量 檢測 方法 系統(tǒng) 計(jì)算機(jī) 可讀 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
本發(fā)明提供了一種基于無人機(jī)的道路車流量檢測方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),對(duì)SSD模型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行壓縮后再進(jìn)行車輛檢測,實(shí)現(xiàn)了更低的功耗和更持久的續(xù)航;又通過對(duì)SSD模型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)引入通道注意力機(jī)制、特征金字塔,使得檢測結(jié)果更加精確,實(shí)現(xiàn)包括小目標(biāo)車輛在內(nèi)的所有車輛目標(biāo)的檢測覆蓋;應(yīng)用于無人機(jī)檢測,既保留了檢測高精度、又加大了無人機(jī)的續(xù)航時(shí)間。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于無人機(jī)的道路車流量檢測方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。
背景技術(shù)
高速路上的車輛目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測和車流量統(tǒng)計(jì)在交通流量監(jiān)測、道路擁堵疏散指揮等方面起著極其重要的作用。無人機(jī)具有便攜、靈活的特性,因而被廣泛的應(yīng)用到交通監(jiān)管領(lǐng)域。但無人機(jī)本身的電池容量有限,因此其續(xù)航時(shí)間和續(xù)航里程都很有限。為了在使用時(shí)盡可能延長其續(xù)航時(shí)間和里程,大多數(shù)廠家都會(huì)對(duì)其自身的硬件做優(yōu)化,如降低機(jī)身重量,降低飛機(jī)自身飛行的功耗等。但是對(duì)于無人機(jī)的用戶而言,優(yōu)化的領(lǐng)域在于部署到無人機(jī)上的軟件。在車輛檢測上,其最核心的部分就是檢測算法。
現(xiàn)有的技術(shù)中,利用無人機(jī)進(jìn)行檢測時(shí),大多都采用輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)做檢測,為增長續(xù)航時(shí)間以犧牲精度為代價(jià),或者利用較大的檢測網(wǎng)絡(luò)提升精度但卻大幅提高了功耗,續(xù)航時(shí)間減少很多,無論哪一種方法,都與期望的“性能與續(xù)航平衡”背道而馳。
應(yīng)用到無人機(jī)上的模型較小且功耗較低的檢測算法的精度一般都不是很高,檢測質(zhì)量無法滿足工作需求;而高精度檢測算法模型太大,應(yīng)用到無人機(jī)上會(huì)造成很大的功耗,大大的減少了無人機(jī)的續(xù)航時(shí)間和里程。
發(fā)明內(nèi)容
為了克服上述技術(shù)缺陷,本發(fā)明的目的在于提供一種同時(shí)兼顧高檢測精度和高續(xù)航能力的基于無人機(jī)的道路車流量檢測方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。
本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)的道路車流量檢測方法,包括如下步驟:控制無人機(jī)飛到需要進(jìn)行車輛檢測的路段,通過無人機(jī)的機(jī)載攝像頭以第一預(yù)設(shè)時(shí)間為間隔拍攝目標(biāo)道路的實(shí)景照片;對(duì)所述實(shí)景照片進(jìn)行降噪和去模糊處理獲取初級(jí)處理照片;將相鄰兩張所述初級(jí)處理照片采用SURF算法進(jìn)行去重復(fù)處理獲取終級(jí)處理照片;將所述終級(jí)處理照片輸入深度壓縮后的SSD模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),SSD模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用通道注意力機(jī)制進(jìn)行車輛檢測,判斷是否通過車輛及通過車輛的數(shù)量;統(tǒng)計(jì)無人機(jī)當(dāng)前飛行里程內(nèi)所獲取的所有所述終級(jí)處理照片中通過的車輛的數(shù)量,并將該數(shù)量發(fā)送至無人機(jī)控制中心。
優(yōu)選地,所述將相鄰兩張所述初級(jí)處理照片采用SURF算法進(jìn)行去重復(fù)處理獲取終級(jí)處理照片包括:采用SURF算法提取相鄰兩張所述初級(jí)處理照片的特征點(diǎn)、及兩所述初級(jí)處理照片的相應(yīng)特征點(diǎn)之間的匹配點(diǎn)集;通過所述匹配點(diǎn)集將兩張所述初級(jí)處理照片轉(zhuǎn)換到同一坐標(biāo),并利用所述匹配點(diǎn)集求得單應(yīng)變換矩陣,然后對(duì)兩張所述初級(jí)處理照片進(jìn)行配準(zhǔn);將配準(zhǔn)后的兩張所述初級(jí)處理照片放到同一坐標(biāo)下進(jìn)行對(duì)比,找到重復(fù)區(qū)域,并去除拍攝時(shí)間靠后的一張所述初級(jí)處理照片中的所述重復(fù)區(qū)域,將兩張所述初級(jí)處理照片輸出記為終級(jí)處理照片。
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