[发明专利]基于深度卷积神经网络的交通拥堵视觉检测系统

摘要

一种基于深度卷积神经网络的交通拥堵视觉检测方法，包括安装在城市道路上的摄像机、交通云服务器和道路交通拥堵检测系统；摄像机用于获取城市各道路上的视频数据，配置在道路的上方，通过网络将道路上的视频图像数据传输给交通云服务器；交通云服务器用于接收从摄像机所获得的道路视频数据，并将其递交给道路交通拥堵检测系统进行检测和识别，最后将检测结果保存在云服务器中并以WebGIS的方式进行发布以便实现交通的控制、诱导和现场交警的快速应对；道路交通拥堵检测系统包括道路及行车方向定制模块、道路拥堵检测模块和道路拥堵状况发布模块。本发明检测精度较高、实时性较好、检测结果直观明了。

主权项

一种基于深度卷积神经网络的交通拥堵视觉检测系统，其特征在于：包括安装在城市道路上的摄像机、交通云服务器和道路交通拥堵检测系统；所述的摄像机用于获取城市各道路上的视频数据，配置在道路的上方，通过网络将道路上的视频图像数据传输给所述的交通云服务器；所述的交通云服务器用于接收从所述的摄像机所获得的道路视频数据，并将其递交给所述的道路交通拥堵检测系统进行检测和识别，最后将检测结果保存在云服务器中并以WebGIS的方式进行发布以便实现交通的控制、诱导和现场交警的快速应对；所述的道路交通拥堵检测系统包括道路及行车方向定制模块、道路拥堵检测模块和道路拥堵状况发布模块；所述的道路及行车方向定制模块用于定制在摄像机视场内道路的车道，在视频图像中根据实际道路上的行车线及行车方向画出虚拟车道，虚拟车道以左向右进行排列，命名最左的车道为1车道，接着与此相邻的右边车道为2车道，…,根据车道的数量N规定最右边的车道为N车道；所述的道路拥堵检测模块，包括了基于Fast R‑CNN车辆检测单元、光流法静止车辆检测单元、按车道统计静止车辆单元和道路拥堵计算单元。