【摘 要】
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交通尤其是城市交通与人民生活紧密相关,为了描述交通流运行特点,制定交通管理策略,保障服务道路交通顺畅,动态连续获取交通特征和交通流特性十分重要,无人机对地面目标获取具有高维优势,遮挡少且观测数据连续等优势。本研究借助航测图像优势加强对实时交通流量的态势感知。利用空基平台在地面信息采集时表现的高维优势,本研究引入空基平台辅助交通流量特征识别,空基平台在交通数据采集中表现出优异的抗干扰性,适合全流程目
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交通尤其是城市交通与人民生活紧密相关,为了描述交通流运行特点,制定交通管理策略,保障服务道路交通顺畅,动态连续获取交通特征和交通流特性十分重要,无人机对地面目标获取具有高维优势,遮挡少且观测数据连续等优势。本研究借助航测图像优势加强对实时交通流量的态势感知。利用空基平台在地面信息采集时表现的高维优势,本研究引入空基平台辅助交通流量特征识别,空基平台在交通数据采集中表现出优异的抗干扰性,适合全流程目标监控。同时航测数据具有目标对象小,对象特征同质化严重,多目标跟踪挑战大等劣势,为此使用图像学形态操作方法针对城市道路交叉口场景对图像数据中的车辆对象进行快速定位并用于后序位置估计优化。选取YOLOv3深度网络训练车辆对象识别模型。基于卡尔曼滤波器与匈牙利算法原理设计复杂场景多车辆对象同一化匹配模型,并设计容错机制对漏检发生时的跟踪效果进行优化。最后开发全域监测器部署功能,设计监测计数算法完成流量统计。实验中训练所得模型预测损失率为0.027907,最优ID冻结阈值为5,测试中的不良匹配为16台,ID变换率为62.5%,误匹配率37.5%,可以很好的平衡匹配范围与优化ID突变现象。监测器部署功能人性流畅,触发监测计数过程敏捷流畅,最终右转流量准确率93.1%,直行流量准确率99.7%,左转流量准确率99.09%,直行待行流量准确率98.8%,左转待行准确率50%,综合流量统计准确率打97.88%。实现了航测视角下的待行区流量监测计数,无待行区流量监测综合监测率98.35%,可以实现实时同步监测,实验中全域监测功能监测效率随道路交通组织复杂度提升同步提升。图24幅;表4个;参49篇。
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