基于YOLO网络的智能交通车流量统计研究

发布时间：2020-07-27 12:25

【摘要】：智能交通是目前城市发展的主要趋势,车流量统计作为智能交通中重要的一部分,能够为交通管理部门提供决策数据,这样就能提高道路运输效率,增加道路的通畅性,在一定程度上解决了城市交通难题。然而,车流量统计准确率低的现象普遍存在,制约了智能交通的发展。本文在研究车流量统计问题上,分析影响车流量统计准确率的关键因素,分别从车辆识别、车辆跟踪和车辆计数方面提高车流量统计的准确率。在车辆识别方面,采用YOLO网络识别车辆,针对YOLO网络在识别车辆方面存在的不足对其进行优化,在手工标注的车辆识别数据集上训练网络模型,运用交通视频对训练得到的网络模型进行车辆识别效果验证;在车辆跟踪方面,采用均值漂移算法跟踪检测区域内的运动车辆,针对均值漂移算法存在的目标跟踪丢失问题,结合YOLO网络的回归特性对均值漂移算法进行改进,并对改进后的车辆跟踪算法进行有效性验证;在车辆计数方面,提出一种基于YOLO网络的车流量统计方法,在道路中设置车流量统计区域,对检测区域内的车辆进行识别并跟踪,计数器函数根据车辆进入区域的登记信息和跟踪算法提供的车辆离开信息完成车流量的统计;搭建车流量统计实验系统,对车流量统计算法进行可行性验证。以上研究结果表明,基于YOLO网络的车流量统计算法实时性好、鲁棒性高,有效提高了车流量统计的准确率,对解决交通堵塞问题、合理化指导城市交通具有重要意义。
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U495

【参考文献】

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本文编号：2771844