[发明专利]一种基于线性回归的道路拥堵判断装置及判断方法

权利要求书

1.一种基于线性回归的道路拥堵判断装置，其特征是，包括数据处理终端和与数据处理终端连接的摄像单元和道路拥堵判断单元，摄像单元设置在道路上，获取道路上的视频数据并报送数据处理终端，数据处理终端对道路视频信息进行处理，道路拥堵判断单元接收从数据处理终端发来的道路图像信息，依据道路图像信息得到道路的拥堵判定结果。

2.根据权利要求1所述的基于线性回归的道路拥堵判断装置，其特征是，所述道路拥堵判断单元拥堵判定过程为：给予每一个定制对象一个权重，通过把每一类对象的数量与对应的权重进行相乘相加得到线性回归值，然后通过把这个值与预先设置好的阈值进行比较，得到判定结果。

3.根据权利要求1所述的基于线性回归的道路拥堵判断装置，其特征是，所述道路拥堵判断单元在定制目标检测时采用ImageAI的python第三方库作为图像定制目标检测技术。

4.使用权利要求1-3任意一项所述基于线性回归的道路拥堵判断装置的道路拥堵判断方法，其特征是，包括如下步骤：

1）安装装置：系统上线前，固定摄像单元与数据处理终端连通，数据处理终端能够接收摄像单元传输来的视频信息，并连通道路拥堵判断单元，整个装置供电；

2）启动装置后，摄像单元监控道路，并将监控到的视频信息通过网络传输到数据处理终端；

3）数据处理终端接收摄像单元传输的视频信息，在接收的时候同时做两种处理，第一种处理是储存所有的视频信息，并标记好时间段，标记方式为年-月-日-时-分-秒至年-月-日-时-分-秒，这种储存方式连续存储一个小时作为一个完整的视频，第二种处理是间隔采样，即在第一种处理的基础上间隔采样，每秒钟采样5次，并且每采样一次就直接把这一帧图像传输给道路拥堵判断单元；

4）道路拥堵判断单元设有道路拥堵判断程序和可视化界面的展示，道路拥堵判断程序读取根据步骤3）中数据处理终端第二种处理得到的采样视频帧，并把它装入一个集合中，控制集合的大小为20，每装进一帧图片，就进行一帧图像的定制对象检测和分类统计，直到集合中装满20帧图像，在对第20帧图像进行定制对象检测和分类统计后，给出道路拥堵的判定结果后开始剔除集合的第一个数据，等待下一帧图像的到来，并重复这样的过程；可视化界面读取每一帧图像检测对象统计结果，显示在道路拥堵判断单元界面上，在程序读取的图像帧数达到20后，还会显示指定时间段内的道路拥堵情况，统计的展示的格式为年-月-日-时-分-秒：汽车-汽车数量，摩托车-摩托车数量，行人-行人数量，拥堵的展示格式为年-月-日-时-分-秒：拥堵判定结果；

5）道路拥堵判断单元读取依据步骤4）得到的连续20帧图像中的定制对象的统计信息，并对这20个图像得到的对象数量求平均值，作为一个时间段里定制对象的统计数量；

6）依据步骤5）得到的分类统计数据，使用线性回归的方法，给与每个定制对象一个权重，通过每一个定制对象的数量与权重相乘相加得到的结果与阈值进行比较判断，得出道路拥堵情况的判定。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，步骤6）中所述的阈值和权值是指对道路大量数据统计后得到的结果。