[发明专利]一种用于道路交叉口交通管理的方法及系统

说明书

本发明涉及视频监控领域，一种用于道路交叉口交通管理的方法、系统及终端，所述的一种用于交叉口交通管理的方法包括：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；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。本发明提供一种用于道路交叉口交通管理的方法、系统及终端可以方便地在合成底图上丈量任意两点的实际距离。

技术领域

本发明涉及视频监控领域，具体涉及一种用于道路交叉口交通管理的方法及系统。

背景技术

中国城市规模的迅猛发展，促使城市车辆增多、交通网络日趋复杂。在城市交通网为人们生活带来便捷的同时，车多路繁的状况亦给交通增加了很大的压力，更是为交通控制和管理带来更多的难题。

在交通管理中，路口是最复杂，也是重要性最高的。路口的交通控制设计是否合理，对城市交通的顺畅程度起了非常重要的作用。路口的交通控制设计一般由交通设计院完成，需要众多的参数支持，一方面需要在路口场地进行实际丈量，另一方面路口不同方向的交通流OD（交通起止点）信息需要通过人工计数的方式获取。工作量比较大，而且准确性难以保证。另外车头时距、车辆加速度、转弯半径等等参数的获取则更加困难。

目前国内的智能交通产业偏重于车载定位及违章检测等方面的应用，而对路口的交通流量分析却鲜有涉及，利用无人机视频进行交通流量分析方面的论文和专利也甚是少有。本发明正是基于以上背景，研究一种通过无人机拍摄路口全景视频，用于辅助路口测绘及路口交通控制设计。

为此，本发明提出一种用于道路交叉口交通管理的方法、系统及终端。

发明内容

本发明解决的技术问题是，提供了一种用于道路交叉口交通管理的方法及、系统及终端。所述的一种用于道路交叉口交通管理的方法、系统及终端，可以方便地在合成底图上丈量任意两点的实际距离。

为了解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：

一种用于道路交叉口交通管理的方法，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；

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。

优选地，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。通过对拍摄的视频的每一帧进行校正，可以有效的克服无人机在拍摄时的抖动与转动，方便后续的背景图的生成。在此步骤中，根据匹配好的特征点组合，计算待配准帧到基准帧的投影映射矩阵利用的是RANSAC算法，使用这种算法的优点在于增加计算的准确度。

优选地，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；