【摘 要】
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随着社会经济的迅速发展、人们生活水平的提高,机动车的数量也越来越多,城市交通拥堵成为影响人们日常生活的重要因素,而交通路口的通行效率则是解决拥堵的关键因素之一。交通路口红绿灯管控与路口导向线设置是解决交叉口通行效率的重要研究内容。交通学传统的方法是采用现场流量调查方法进行,随着当前深度学习等计算机方法的成熟以及路口监控视频设备的不断完善,基于深度学习方法针对交通路口视频进行分析以获取交通路口流量信
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随着社会经济的迅速发展、人们生活水平的提高,机动车的数量也越来越多,城市交通拥堵成为影响人们日常生活的重要因素,而交通路口的通行效率则是解决拥堵的关键因素之一。交通路口红绿灯管控与路口导向线设置是解决交叉口通行效率的重要研究内容。交通学传统的方法是采用现场流量调查方法进行,随着当前深度学习等计算机方法的成熟以及路口监控视频设备的不断完善,基于深度学习方法针对交通路口视频进行分析以获取交通路口流量信息成为可能。本文采用深度学习方法研究交通路口视频分析模型并开发实现了一个交通路口视频分析系统。本文的研究成果包括如下工作:(1)针对交通路口视频对象中车辆的小目标识别准确率不高的问题,提出了一种交通路口小目标车辆检测模型。模型在原有的目标检测SSD算法基础上进行改进,对深层特征图进行上采样操作,再将其与浅层的特征图进行信息融合。通过这种方式将不同的特征层进行加权操作重复迭代数次,使得小目标物体的特征信息得到增强,提升检测小目标物体的精度。在PASCALVOC2012数据集上进行了对比试验。(2)提出了一种基于特征增强的小目标特征映射模型,进一步增强算法对低分辨率的小目标车辆的识别能力。通过小目标低分辨率向高分辨率的特征映射方式,将GANs与改进的SSD网络进行结合得到基于特征映射的小目标特征增强算法(GSSD),通过生成对抗网络强大的学习能力,学习低分辨率特征映射到高分辨率特征的特征差,将感知网络卷积得到的特征与生成网络得到的特征差进行加权操作,最终得到小目标物体高分辨率的特征。(3)基于深度学习的交通路口视频分析系统的实现,通过系统实现对视频中的车辆统计汇总的目的。通过对交通路口视频分析应用于交通流量调查的需求分析,开发实现了基于深度学习的交通路口视频分析系统。系统通过将上述研究的算法模型嵌入到分析功能模块,实现了通过系统自动对路口各方向不同车型的统计分析与汇总功能,实现的主要功能模块包括数据采集、数据分析、数据汇总统计及系统管理等模块。图37表7参78
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