[发明专利]一种车流量检测的方法、系统及终端设备

权利要求书

1.一种车流量检测的方法，其特征在于，包括：

获取绘制了若干检测区域的待检测交通视频，所述待检测交通视频覆盖有至少一个路段，分别在待检测交通视频中将每个路段按照其道路的通行方向进行拆分，在每一拆分的路段方向上设置多个连续检测区域；

从所述路段中选取一个目标路段，按照所述目标路段的道路通行方向，将所述目标路段包含的若干个检测区域作为目标检测区域；

从所述待检测交通视频中提取若干数量的待检测帧图像；

从所述待检测帧图像中提取车辆信息，并根据所述车辆信息得到所述待检测帧图像中的所述目标检测区域内的一种预设车辆类型对应的车辆数目；

将所有目标检测区域的车辆类型数目的总和除以所述目标检测区域的数目，得到车流量，所述车流量表示在预设时长通过的一种车辆类型的数目；

所述从所述待检测帧图像中提取车辆信息，并根据所述车辆信息得到所述待检测帧图像中的所述目标检测区域内的一种预设车辆类型对应的车辆数目，包括：

将每个待检测帧图像输入至预设车辆检测模型中，得到所述待检测帧图像中的车辆信息，所述车辆信息包括车辆坐标信息和与所述车辆坐标信息对应的至少一个初始车辆类型以及与初始车辆类型对应的置信度；

对所述初始车辆类型进行筛选，得到所述车辆坐标信息对应的车辆类型，其中，选取置信度最高的初始车辆类型作为车辆坐标的信息对应的车辆类型；

基于所述车辆坐标信息和对应的车辆类型，得到所述待检测帧图像中的所述目标检测区域内的一种预设车辆类型对应的车辆数目。

2.如权利要求1所述的车流量检测的方法，其特征在于，所述从所述待检测交通视频中提取若干数量的待检测帧图像，包括：

从所述待检测交通视频中选取预设时长的视频，并从所述预设时长的视频中提取出若干数量的待检测帧图像，所述待检测帧图像中的首帧图像和尾帧图像之间的时间差为所述预设时长。

3.如权利要求1所述的车流量检测的方法，其特征在于，所述将每个待检测帧图像输入至预设车辆检测模型中之前，包括：

获取采集的交通视频；

从所述交通视频中提取若干数量的帧图像；

获取标注后的帧图像，所述标注后的帧图像为标注了车辆类型和车辆坐标信息的帧图像；

将所述标注后的帧图像作为样本数据，对标准神经网络模型进行训练与测试，得到所述预设车辆检测模型。

4.如权利要求1所述的车流量检测的方法，其特征在于，所述将所有目标检测区域的车辆类型数目的总和除以目标检测区域的数目，得到车流量，包括：

将全部的所述待检测帧图像中的所有所述目标检测区域内的一种预设车辆类型对应的车辆数目进行累加，得到所述总和；

将所述总和除以所述目标检测区域的数目，得到所述一种预设车辆类型对应的车流量。

5.如权利要求1所述的车流量检测的方法，其特征在于，所述将所有目标检测区域的车辆类型数目的总和除以目标检测区域的数目，得到车流量之后，还包括：

计算所述目标检测区域的一种预设车辆类型对应的车辆数目的方差；

检测所述方差是否大于预设方差；

若所述方差小于预设方差，则将所述车流量作为实际车流量；

若所述方差大于所述预设方差，则基于预设路段流量拓扑模型，生成推算车流量，将所述推算车流量作为实际车流量。

6.如权利要求5所述的车流量检测的方法，其特征在于，所述基于预设路段流量拓扑模型，生成推算车流量，包括：

根据所述预设路段流量拓扑模型，得到所述目标路段的上游路段和下游路段；

计算所述上游路段对应的实际车流量，得到上游实际车流量；

计算所述下游路段对应的实际车流量，得到下游实际车流量；

计算所述上游实际车流量和下游实际车流量的平均值，得到所述推算车流量。