[发明专利]基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法及系统

权利要求书

1.一种基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法，其特征在于：包括以下过程：

获取物流园区道路的图像数据；

根据获取的图像数据，对道路上的车辆进行检测跟踪，得到当前路面区域内的车辆数目以及当前路面区域内车辆的平均行驶速度；

对获取的图像数据进行可行驶区域估计，得到当前路面区域可行驶区域的占比；其中，道路的可行驶区域为没有被车辆、货物占据的路面区域；

结合路面车辆数目、车辆平均行驶速度、可行驶区域占比以及预设路面拥堵评估模型，得到当前路面区域内的道路拥堵分级；

根据得到的拥堵分级进行当前路面区域内的车辆引导控制。

2.如权利要求1所述的基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法，其特征在于：

所述图像数据为覆盖当前路面区域各个路段的彩色RGB图像。

3.如权利要求1所述的基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法，其特征在于：

采用YOLOv5神经网络模型进行当前路面区域内的车辆检测和计数。

4.如权利要求1所述的基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法，其特征在于：

采用DeepSORT目标跟踪算法进行当前路面区域内的车辆跟踪。

5.如权利要求1所述的基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法，其特征在于：

对车辆保持一定帧数图像的跟踪，用车辆中心点的运动表征车辆的运动；

利用小孔成像原理将车辆中心点的像素坐标转化为实际的空间坐标，进而计算出车辆的位移量，设监控相机帧率为N，跟踪n帧车辆从(x₁,y₁)运动到(x₂,y₂)，则该车辆的速度v为：

得到当前区域内各个车辆的行驶速度后，计算当前区域内所有车辆的平均行驶速度。

6.如权利要求1所述的基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法，其特征在于：

通过语义分割算法对道路进行可行驶区域的分割提取，以提取的可行驶区域的像素数量相对于完整路面的像素数量的百分比为可行驶区域的占比。

7.如权利要求1所述的基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法，其特征在于：

以得到的路面车辆数目、车辆平均行驶速度和可行驶区域占比作为三个属性，通过决策树算法建立预设路面拥堵评估模型，得到当前道路的拥堵分级。

8.一种基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导系统，其特征在于：包括：

数据获取模块，被配置为：获取物流园区道路的图像数据；

车辆跟踪模块，被配置为：根据获取的图像数据，对道路上的车辆进行检测跟踪，得到当前路面区域内的车辆数目以及当前路面区域内车辆的平均行驶速度；

可行驶区域估计模块，被配置为：对获取的图像数据进行可行驶区域估计，得到当前路面区域可行驶区域的占比；其中，道路的可行驶区域为没有被车辆、货物占据的路面区域；

拥堵分级模块，被配置为：结合路面车辆数目、车辆平均行驶速度、可行驶区域占比以及预设路面拥堵评估模型，得到当前路面区域内的道路拥堵分级；

车辆引导模块，被配置为：根据得到的拥堵分级进行当前路面区域内的车辆引导控制。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法中的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于物流园区道路拥堵实时监控的车辆引导方法中的步骤。