[发明专利]基于YOLO目标检测算法和光流追踪算法融合的机动车轨迹提取方法在审
| 申请号： | 201910681920.7 | 申请日： | 2019-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN110570456A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 彭云龙;周竹萍;张蔚;黄锐;李磊;孙攀;林天婵;杨旭;裘梦琪;梅亚岚 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/70 |
| 代理公司： | 32273 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 张艳 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于YOLO目标检测算法和光流追踪算法融合的机动车轨迹提取方法，包括：S1获取视频，S2获取机动车位置信息，S3获取机动车车光流信息，S4若检测到机动车，计算当前帧下的机动车位置区域集合，进入S5，否则进入S6，S5构造当前帧下的机动车位置区域掩模图像：所述当前帧f+1的机动车位置区域掩模图像是指仅包含机动车位置区域信息的图像，也即各检测到的机动车最小外接矩形区域的彩色图像予以保留，其余部分替换为白色或黑色，进入S7。本发明融合深度学习网络YOLO对追踪对象进行初步定位，提高了角点匹配速度，减少了计算量，加快了光流追踪的效率与准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 机动车位置 机动车 区域掩模 追踪 图像 光流 机动车位置信息 目标检测算法 最小外接矩形 彩色图像 初步定位 光流信息 轨迹提取 区域集合 区域信息 算法融合 计算量 检测 角点 匹配 替换 视频 融合 保留 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.基于YOLO目标检测算法和光流追踪算法融合的机动车轨迹提取方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1、基于路段或交叉口获取视频：通过摄像设备采集路段或交叉口视频；/n步骤2、获取机动车位置信息：基于步骤1所采集的路段或者交叉口视频序列，利用深度学习检测网络YOLO检测机动车，并记录各检测机动车的位置和最小外接矩形：基于当前帧，检测得到当前帧下的机动车位置区域集合
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