[发明专利]基于关键区域感知的智慧城市道路视频连续覆盖方法

权利要求书

1.一种基于关键区域感知的智慧城市道路视频连续覆盖方法，其特征在于，该方法包括：

通过图像采集装备采集不同路段的图像；

基于神经网络对图像采集装备采集到的图像进行分析，得到车辆热力图，分别将各个路段的车辆热力图按照时序进行连续帧叠加，对叠加以后得到的新的热力图进行热度统计操作，根据各路段的热度统计结果调节相应路段图像采集装备的刷新率；

对可自调节刷新率的图像采集装备采集到的图像进行投影变换后再进行图像拼接操作，将拼接后的图像投影到预先搭建好的城市的CIM中，实现城市道路视频的连续覆盖，并结合Web GIS技术对CIM中的信息进行可视化处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络包括编码器和解码器，编码器的输入为采集到的不同路段的图像，进行特征提取，得到特征图；解码器对特征图进行解码操作，得到车辆热力图；选择包括各种类型车辆的道路图像作为训练数据集，以车辆中心点投影到地面的一个点经过高斯模糊生成的热斑进行特征标注，采用均方差损失函数，随机梯度下降法对神经网络进行训练。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述连续帧叠加的具体方式为：基于遗忘算法对热力图中像素点的像素值进行叠加，遗忘算法的公式为：

X＝αx+(1-α)x'

其中x为当前帧热力图，x'为当前帧之前的热力图叠加以后的结果，X为叠加计算结果，(1-α)为遗忘系数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，热度统计操作为：对叠加以后得到的新的热力图进行归一化操作，根据新的热力图中每个像素点的X值得到车流量预测结果，之后依据车流量预测结果调节图像采集装备的刷新率。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，调节图像采集装备的刷新率的具体方式为：当超过50％的像素点的X值在[0，0.25]区间内，车流量预测结果为车流量小，对应路段的刷新率设置为15帧/秒；当超过50％的像素点的X值在[0.25，0.5]区间内，车流量预测结果为车流量正常，对应路段的刷新率设置为30帧/秒；当超过50％的像素点的X值在[0.5，1]区间内，车流量预测结果为车流量大，对应路段的刷新率设置为60帧/秒。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影变换的具体步骤为：利用角点检测算法选择四个固定位置的角点，根据相机像平面与CIM地面之间四个角点的对应点对计算出单应性矩阵，通过单应性矩阵将像平面的点投影到CIM地面。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像拼接的具体步骤为：对图像进行预处理后进行图像配准操作，之后将图像变形到与CIM地面平行的复合全景平面上，最后进行图像的融合。