【摘 要】
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本文提出了一种基于视频的城市道路交通参数智能提取方法,首先采用深度学习网络框架提取视频场景中的交通目标(包括车辆,行人),其次利用目标跟踪算法跟踪匹配得到车辆的运行
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(项目编号:61572083);教育部联合基金项目(项目编号:6141A02022610);陕西省重点研发计划重点项目(项目编号:2018ZDXM-GY-047);跨区域目标时空信息感知系统与分析(项目编号:300102248402)
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本文提出了一种基于视频的城市道路交通参数智能提取方法,首先采用深度学习网络框架提取视频场景中的交通目标(包括车辆,行人),其次利用目标跟踪算法跟踪匹配得到车辆的运行轨迹,最后提出了一种基于轨迹的路口交通流参数计数方法,通过对车辆轨迹进行特征提取和聚类分析,可自动划分出各个路口区域,而后结合轨迹信息和路口区域的语义信息得到详细的交通流参数,该参数可以为城市交叉口的信号灯配时提供可靠的依据。实验表明,该方法检测精度高,且能满足复杂应用场景的实际需求。
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