[发明专利]一种用于道路交叉口交通管理的方法及系统

权利要求书

1.一种用于道路交叉口交通管理的方法，其特征在于，包括：

获取拍摄的视频；

将拍摄的视频进行视频帧配准生成配准帧；

所述的视频帧配准方法包括：

确定基准帧与待匹配帧；

将待匹配帧通过深度学习模型生成二值化蒙板；

在二值化蒙板上，进行基准帧与待匹配帧之间的特征点提取与匹配，生成特征点组合；

根据特征点组合计算待匹配帧到基准帧的投影映射矩阵；

根据投影映射矩阵对待匹配帧进行投影变换，转换为配准帧；

所述的深度学习模型的训练方法包括：

获取样本并进行标定，所述的样本为不同场景以及不同光照条件下的交通目标图像；

调节深度学习卷积神经网络的结构和参数进行测试；

获取无法正确识别的正负样本图；

将无法识别的正负样本图进行再次训练；

对深度学习模型的网络结构进行加速与优化；

对配准帧进行处理生成路口背景图；

通过配准帧获取路口交通流参数；

对路口背景图进行路口丈量。

2.根据权利要求1所述的一种用于道路交叉口交通管理的方法，其特征在于，所述的根据特征点组合计算待匹配帧到基准帧的投影映射矩阵，使用了RANSAC算法进行错误匹配的筛选。

3.根据权利要求1所述的一种用于道路交叉口交通管理的方法，其特征在于，所述的路口背景图是利用混合高斯算法，将多个配准帧进行累计并去除运动目标后，生成的路口背景图。

4.根据权利要求1所述的一种用于道路交叉口交通管理的方法，其特征在于，所述的通过配准帧获取路口交通流参数的方法包括：

使用深度学习网络对车辆进行检测识别，定位到每一个车辆的位置与大小；

在配准帧中对车辆进行跟踪，生成跟踪链；

根据跟踪链，对经过检测区域的车辆进行计算和统计，得出交通参数。

5.根据权利要求1所述的一种用于道路交叉口交通管理的方法，其特征在于，所述的使用对路口背景图进行路口丈量，包括：

载入路口背景图，将背景图调节到适应尺寸；

根据已实际丈量的线段对路口背景图进行长度标定；

计算路口背景图的像素长度比例，所述的像素长度比例=长度值/线段像素；

计算起止点的长度。

6.一种用于道路交叉口交通管理的系统，其特征在于，包括：

视频获取模块：所述的视频获取模块获取拍摄的视频；

视频帧配准模块：所述的配准模块用于将拍摄的视频进行视频帧配准生成配准帧；

所述的视频帧配准方法包括：

确定基准帧与待匹配帧；

将待匹配帧通过深度学习模型生成二值化蒙板；

在二值化蒙板上，进行基准帧与待匹配帧之间的特征点提取与匹配，生成特征点组合；

根据特征点组合计算待匹配帧到基准帧的投影映射矩阵；

根据投影映射矩阵对待匹配帧进行投影变换，转换为配准帧；

所述的深度学习模型的训练方法包括：

获取样本并进行标定，所述的样本为不同场景以及不同光照条件下的交通目标图像；

调节深度学习卷积神经网络的结构和参数进行测试；

获取无法正确识别的正负样本图；

将无法识别的正负样本图进行再次训练；

对深度学习模型的网络结构进行加速与优化；

背景图生成模块：所述的背景图生成模块用于对配准帧进行处理生成路口背景图；

交通流参数检测模块：所述的交通流参数检测模块用于通过配准帧获取路口交通流参数；

丈量模块：所述的丈量模块用于对路口背景图进行路口丈量。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，该程序指令适于由处理器加载并执行权利要求1~5任一项所述的方法。

8.一种移动终端，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述的处理器用于执行存储器中存储的程序，以实现权利要求1~5任一项所述的方法。