本发明公布了一种基于深度学习的转向比及车流量统计方法，包括有以下步骤：1)相机预置位设置以及相机标定；2)卷积神经网络模型初始化；3)获取实时视频流；4)检查相机工作状态；5)使用卷积神经网络模型对兴趣区域进行车辆目标检测；6)车辆目标跟踪；7)车道转向比统计；8)车流量统计。本发明采用了深度卷积神经网络CNN进行车辆目标检测，以及IoU匹配规则进行车辆多目标跟踪，并基于此统计车道的转向比以及车流量。
📄 2020107769157
📂 G08G1_056
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-05
本发明公开了一种车载轨迹运行方向的识别方法，通过对车载线路进行初始栅格线段化处理，基于连续采样数据，将车载实时位置限定于两个车载静态数据内进行方向判断，当出现奇异数据时，基于连续高频次采样，首次通过均值法作为车载当前初始位置点位，再通过双重电子围栏，通过其限定栅格线段的搜索区域，降低计算复杂度，并由电子围栏获得与栅格线段的两个相交计算点，以此相交计算点建立坐标系，通过三角几何运算获得车载当前最终位置点位，此位置点位将作为车载奇异采样数据的参考值，从而将奇异数据的评估值控制在有限范围内，从而提高车载轨迹方向识别的准确度。
📄 2017104741092
📂 G08G1_056
👤 南京邮电大学
📅 2017-06-21
本发明公开了一种非机动车逆行检测装置及检测方法，该检测装置包括图像采集模块、非机动车车辆检测模块、非机动车运动追踪模块、非机动车逆行检测模块、报警灯、数据传输模块和计算机；本发明的非机动车运动追踪模块检测并跟踪步骤(1)中的目标非机动车车辆，得出该目标非机动车车辆的运动轨迹；非机动车逆行检测模块确定图像采集模块中非机动车车辆的移动坐标变化；在非机动车逆行检测模块识别出逆行车辆后，计算机将信息发送给报警器，发出报警提醒，并保存非机动车行驶视频。本发明通过对非机动车的逆行进行自动检测，代替了人工监控，节约了成本。
📄 2021106922436
📂 G08G1_056
👤 淮阴工学院
📅 2021-06-22
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