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如何使用YOLO進(jìn)行道路車(chē)輛擁堵分析模型資料說(shuō)明

2019-03-27 | rar | 0.76 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  針對(duì)當(dāng)前交通運(yùn)行出現(xiàn)的擁堵問(wèn)題,提出一種新型的道路狀態(tài)判斷模型。首先,模型基于YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)算法,然后結(jié)合圖片對(duì)應(yīng)的特征值矩陣,通過(guò)相鄰幀之間的特征矩陣作差并將差值逐項(xiàng)求和得到的結(jié)果與預(yù)設(shè)值進(jìn)行比較來(lái)判斷當(dāng)前道路是處于擁堵?tīng)顟B(tài)還是正常通行狀態(tài),其次再將當(dāng)前計(jì)算出的道路狀態(tài)與前兩次計(jì)算出的道路狀態(tài)進(jìn)行比較,最后運(yùn)用模型里的狀態(tài)統(tǒng)計(jì)法來(lái)統(tǒng)計(jì)道路某狀態(tài)(擁堵或通暢)的持續(xù)時(shí)間。該模型能夠同時(shí)對(duì)一條道路的三個(gè)車(chē)道進(jìn)行狀態(tài)統(tǒng)計(jì)分析,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn),模型對(duì)單條車(chē)道狀態(tài)判斷的平均準(zhǔn)確率能達(dá)到80010以上,并且白天與夜晚的道路均適用。

  隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與城市化進(jìn)程的加快,人們的生活水平日益提高,機(jī)動(dòng)車(chē)成為了越來(lái)越多人的出行首選工具。根據(jù)中國(guó)公安部交管局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。截至2017年6月底,全國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量達(dá)3. 04億輛,其中汽車(chē)2.05億輛;機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)诉_(dá)3. 71億人,其中汽車(chē)駕駛?cè)?.28億人。數(shù)量巨大的機(jī)動(dòng)車(chē)也為城市交通的良好運(yùn)行帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn),我國(guó)道路交通擁堵情況非常嚴(yán)重,尤其是在特大、超大型城市,比如北京、廣州、上海等。除了我國(guó),交通擁堵在其他國(guó)家也是個(gè)大問(wèn)題,根據(jù)《Inrix:2016年全球交通擁堵情況排行榜報(bào)告》顯示,洛杉磯以人均104堵在路上位居第一。由此可見(jiàn),道路擁堵是個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

  當(dāng)前存在的一些道路車(chē)輛擁堵檢測(cè)方法包括:利用路面傳感器定時(shí)采集道路車(chē)流數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)判斷道路擁堵情況,或者對(duì)特定路段的交通車(chē)輛數(shù)據(jù)流進(jìn)行分時(shí)段的統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù) 分析。常用的路面?zhèn)鞲衅鞅热鐧z測(cè)器有線圈、浮動(dòng)車(chē) 等。這兩個(gè)方法可移植性差,并且對(duì)每個(gè)路口都要進(jìn)行設(shè)備 安裝或者數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),因此這些方法存在著成本高、代價(jià)高的缺點(diǎn)。本文提出一種新型的道路車(chē)輛擁堵分析模型,該模型具有運(yùn)行速度快、準(zhǔn)確率高、成本低、易于部暑等優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,針對(duì)直行車(chē)道,該模型的平均準(zhǔn)確率均能達(dá)到80% 以上。

傳感器 算法 數(shù)據(jù)采集
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