[发明专利]基于深度学习的多车道拥堵检测及持续时间预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110228230.3 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN112818935B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 李晓飞;朱凌志;吴聪 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/56;G06V10/25;G06V10/82;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 邵斌 |
| 地址： | 210012 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了智能交通与图像处理技术领域的基于深度学习的多车道拥堵检测及持续时间预测方法及系统，能提高多车道拥堵检测的准确率且可以对拥堵持续时间进行准确预测。获取道路交通监控实时视频流，进而获取运动前景图像；利用若干帧运动前景图像计算视频流中的道路行车兴趣区域；基于光流提取神经网络，获取道路行车兴趣区域的光流矩阵；基于车辆密度热图提取网络，获取当前场景的车辆密度热图；将道路行车兴趣区域的光流矩阵与车辆密度热图叠加后输入拥堵判定模型，得到拥堵判定结果；将道路行车兴趣区域的光流矩阵与车辆密度热图叠加后输入循环卷积神经网络，获得设定时间段后的车辆密度热图与拥堵置信度，进而获取拥堵持续时间的预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 车道 拥堵 检测 持续时间 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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