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针对单个相机覆盖区域有限的问题,本文提出了通过路侧多个相机获取车辆连续轨迹数据的方法。在路侧端布置多台固定相机采集视频数据,采用直接线性变换算法解决相机外参造成的画面畸变问题;通过全时域抽帧提取图片训练样本,采用YOLOv5训练车辆检测模型;针对偶发的车辆漏检情形,通过完整性检查可以筛查出此类情况并修复;针对连续多帧漏检或误检导致的目标关联问题,通过异常轨迹核查算法及数据修复工具解决;针对相机斜下方区域的车辆轮廓变形问题,采用车辆检测轮廓修复算法解决车辆在不同路段检测框大小不一的问题;提出了基于车辆质心坐标匹配的方法实现相邻机位间的车辆轨迹拼接。基于上述多机视频目标关联与轨迹拼接方法,在多机位时间同步下构建了覆盖武汉珞狮路高架桥的车辆连续轨迹数据集,轨迹数据集验证结果表明:数据集涵盖从畅通到拥堵的各种交通状态,包含多段分合流区域,数据集连续时长达到3.5 h,覆盖区域1.41 km;车辆检测模型的召回率达到93.23%,准确率达到98.51%,F1分数为95.80%;数据集包含主路及各处匝道汇入的轨迹共25 734条,其中覆盖道路全域的完整长轨迹15 004条。本研究丰富了路侧多机视频... 相似文献
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高精度车辆轨迹数据对于高速公路交通管理和智慧服务具有非常重要的研究及应用价值,然而现有的车辆轨迹感知技术难以获得全域全时车辆轨迹数据。为此,提出一种基于毫米波雷达的全域车辆轨迹跟踪技术方法,该方法包括:雷达原始数据获取及适配、轨迹数据清洗及降噪、道路线形感知及还原、车辆轨迹匹配及拼接。其中,雷达原始数据获取及适配通过构建雷达帧数据适配表将雷达数据格式标准化,并通过构建的轨迹可信度评价指标K,剔除镜像车辆轨迹数据,进而基于历史行车轨迹的统计学特征,采用聚类方法还原道路线形,最终通过雷达群组间车辆轨迹特征分析及匹配拼接,实现设备内部及跨设备对车辆轨迹的持续跟踪。利用载波相位差分技术(Real-time Kinematic, RTK)和基于无人机航拍视频定位技术分别对单车及多车轨迹跟踪精度进行检验。研究结果表明:在单目标跟踪状态下,系统的纬度偏差均值为-0.284 m,经度偏差均值为-0.352 m,纬度误差均值为0.712 m,经度误差均值为0.539 m;在多目标跟踪状态下,系统丢车率约为8%,轨迹定位与真实位置偏差均值为0.990 m,具备良好的轨迹跟踪精度。该方法为未来从更加宏观的范围内研究个体驾驶行为风险转移分析、微观水平的驾驶风险的时空演化提供了数据支撑。 相似文献
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大型港口集装箱码头运输车辆调度频繁,堆场过道和交换区等区域视距狭窄,容易导致港口集装箱卡车与设施、作业人员和车辆发生擦碰事故。为提高智能集装箱卡车在港口密集区域的轨迹跟踪精度和行车安全感知能力,提出了一种车联网条件下融合车载终端基本安全消息(Basic Safety Messages,BSM)数据和路侧视频数据的集装箱卡车碰撞风险辨识方法。采用YOLOv5s算法提取视频监控范围内的目标车辆和作业人员,根据目标集卡大尺寸特点设计非极大值抑制锚框来提高目标识别准确度。运用透视变换原理将目标像素坐标转换成地理坐标,并应用Deep-SORT算法匹配每帧图像的车辆轨迹信息。应用交互式多模型方法(interactive multi-model,IMM)融合视频轨迹信息和车载单元(on-board units,OBU)定位数据,减小了目标机动过程中的观测误差。基于集卡融合轨迹结果,提出了1种新型的轨迹冲突风险评估模型,能够根据目标集卡与周围目标轨迹的相对运动状态实时感知车辆碰撞危险,该碰撞危险检测结果在实际场景中可通过路侧设备对车载终端和作业人员终端实时播发预警信息。针对集卡跟踪误差的实验结果表明:... 相似文献
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针对高速道路场景,对智能车辆前方的目标车辆进行轨迹预测。根据车辆运动轨迹数据具有时序性的特点,并为了增加轨迹特征的表征能力和上下文时空关联性,提出了将车道线特征、目标车辆的特征与历史轨迹数据的特征进行融合,和LSTM-CNN-LSTM融合模型,以提高目标车辆轨迹预测的精度。 相似文献
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为提高交通参数提取的准确性与实时性,研究了基于多尺度边缘融合和SURF特征匹配的车辆检测与跟踪方法,克服了传统基于边缘特征的车辆检测方法易受噪声、背景干扰的问题,实现车辆准确检测.将车辆检测结果作为跟踪样本建立跟踪样本集合,通过建立匹配点对几何约束消除误匹配特征对,提高跟踪样本与待跟踪视频帧的SURF特征匹配准确度.针对车辆驶入、驶离相机视野,车辆间歇性运动,背景缓慢变化等情况提出跟踪样本更新机制,实现车辆的准确、实时跟踪.实验结果显示,所提算法的车辆检测率为88.3%,检测准确度为90.2%;跟踪精确度为86.4%,跟踪准确度为92.7%;检测时间成本为91.8ms,跟踪速率为52.2fps.检测准确度、跟踪准确度、检测速率、跟踪速率均高于光流法、粒子滤波法和SIFT特征匹配法,表明所提算法能较好地满足实时性应用. 相似文献
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提出了一种用于基于视频的交通事件自动检测的交通行为模式学习方法。首先为了获取利用神经网络进行车辆行为模式学习所需的训练数据,一种基于运动估算的车辆跟踪算法被建立,将采集到的灰度视频图像序列转化为车辆标号场时空序列。其次,使用轨迹建模和编码的方法,将跟踪结果转化为轨迹数据用于网络训练。在此基础上,建立自组织神经网络,并针对自组织网络的不足使用改进的GSOM模型,选择欧氏范数作为测度,自主开发了试验软件,以U形转事件为对象开展试验,对轨迹数据进行学习。对比试验结果表明改进的GSOM算法能有效提取行为模式。GSOM相比SOM用于行为模式学习更为有效和准确。 相似文献