【摘 要】
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在城市智能交通系统中,全景交通监控目标检测与跟踪成为一个研究的热点,基于深度学习的目标检测及跟踪技术发展越来越快,其广泛应用于城市智能交通领域。通过对监控视频中的
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在城市智能交通系统中,全景交通监控目标检测与跟踪成为一个研究的热点,基于深度学习的目标检测及跟踪技术发展越来越快,其广泛应用于城市智能交通领域。通过对监控视频中的目标进行检测和跟踪,获得目标定位信息以及轨迹信息,对其进行分析和智能化处理,得到交通目标各项参数信息用于分析交通状况,制定合理的交通规则和预警措施,创建智慧交通。针对城市交通场景复杂、车辆及行人等目标多且尺度变化大等特点,提出一种改进的YOLOv3全景交通监控多目标检测方法。首先以YOLOv3网络为基础,兼顾大小尺度目标特性设计4个检测尺度,并对4个检测尺度特征进行融合处理。然后利用K-means聚类方法对数据集中的标注目标框进行聚类分析,选取优化的聚类锚点框宽高维度作为改进YOLOv3网络的初始候选框。全景交通监控检测目标包括大型汽车、小型汽车、骑行摩托车、骑行自行车和行人等5类。在测试集上目标检测平均精度和召回率分别达到84.49%和97.18%,较原始YOLOv3分别提高了7.76%和4.89%,处理速度可满足交通场景下实时性检测要求。将改进YOLOv3检测模型移植进嵌入式GPU平台进行应用,分别设计了视频目标检测系统和静态图像目标检测系统,分别对城市交通视频目标和监控图像目标进行检测,并统计检测到的交通目标数目,获取交通信息参数。对视频和监控图像目标运行情况进行分析,经过实验测试,视频和静态图像检测系统具有较高的检测性能,具有一定应用价值。最后利用检测和跟踪相结合的思想,在检测基础上,应用光流跟踪算法对全景交通监控目标实现跟踪,跟踪准确率在90%以上。并对特定目标进行重点跟踪,打印跟踪轨迹,获得目标运行轨迹信息,方便交通部门进行有效地监控。
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