[发明专利]一种基于无人机机载平台的广域交通拥堵检测方法在审
申请号: | 201610367802.5 | 申请日: | 2016-05-30 |
公开(公告)号: | CN105957341A | 公开(公告)日: | 2016-09-21 |
发明(设计)人: | 尹宏鹏;柴毅;陈波;李天柱;王唯 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 400044 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于无人机机载平台的广域交通拥堵检测方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:步骤一:利用GPS技术获取无人机对地高度H,并判断可否进行拥堵检测,若否则对无人机空间位置进行调整;步骤二:离线采集车辆红外图像正负样本,提取其HOG特征并训练SVM模型;步骤三:利用红外相机获取红外图像信号;步骤四:对红外图像滑窗采样,提取滑窗区域HOG特征,利用SVM模型进行车辆检测,统计当前视域中的车辆总数N;步骤五:据无人机高度H与车辆总数N,计算拥堵指标C,返回检测结果。本方法采用红外摄像机能在天气恶劣、能见度低等复杂情况下,完成交通拥堵状态检测。同时,无人机机载平台可以动态选取检测区域,使检测系统更加灵活。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 无人机 机载 平台 广域 交通 拥堵 检测 方法 | ||
【主权项】:
一种基于无人机机载平台的广域交通拥堵检测方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:利用GPS定位技术获取无人机对地高度H,并判断当前高度是否可进行交通拥堵检测,若是则进行车辆目标检测,若否则对无人机空间位置进行调整;步骤二:离线采集用于车辆目标检测的红外图像正负样本,分别提取其梯度直方图(HOG)特征,进行支持向量机(SVM)分类器训练,得到用于在线车辆检测的SVM分类器模型。步骤三:利用红外线摄像机进行红外线摄像,获取视频图像信号;步骤四:对所摄取红外图像序列在不同尺度的滑动窗口下进行采样,提取滑窗区域HOG特征,将该特征送入步骤二中得到的分类器模型中,对车辆目标区域进行分类,检测当前广域视角下的车辆,并统计当前视域中的车辆总数N;步骤五:根据无人机对地高度H与车辆总数N,计算拥堵指标C,并将该指标与设定阈值进行比较,大于设定阈值,则返回交通拥堵状态;小于设定阈值,则返回交通通行正常状态。
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