航拍视频车辆检测目标关联与时空轨迹匹配

高解析度轨迹数据蕴含丰富车辆行驶与交通流时空信息.为从航拍视频中提取车辆轨迹,构建了车辆检测目标跨帧关联与轨迹匹配融合方法.采用卷积神经网络YOLOv5构建视频全域车辆目标检测,提出车辆动力学与轨迹置信度约束下跨帧目标关联算法,建立了基于最大相关性的断续轨迹匹配与融合构建算法,实现轨迹车辆唯一编号.将轨迹从图像坐标转换为车道基准下Frenet坐标,构建集合经验模态分解(EEMD)模型进行轨迹数据噪声消除.采用南京市快速路无人机拍摄的2组开源航拍视频,涵盖拥堵与自由流交通状态,对轨迹提取算法进行效果测试.结果表明,在自由流和拥挤条件下轨迹准确率分别为98.86％和98.83％,轨迹召回率为93.00％和86.69％,构建算法的轨迹提取速度为0.07 s/辆/m.该方法处理得到的详细车辆时空轨迹信息能为交通流、交通安全、交通管控研究提供广泛的数据支撑,数据公开于http://seutraffic.com/.