【摘 要】
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随着当前社会机动车数量的不断增长,道路拥堵等交通问题日益严重,智能交通系统作为该问题的解决方案之一,受到各国研究者的广泛关注。对于智能交通系统,实时的交通流量数据不可或缺。在所有的交通流量监测方案中,基于视频的交通流量监测方案具有独特的优势。基于以上信息考虑,设计了基于道路视频的交通流量监测系统,主要贡献包括以下几点内容:（1）针对车辆目标检测问题,对比当前各类方案,选择了基于深度学习的目标检测算
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随着当前社会机动车数量的不断增长,道路拥堵等交通问题日益严重,智能交通系统作为该问题的解决方案之一,受到各国研究者的广泛关注。对于智能交通系统,实时的交通流量数据不可或缺。在所有的交通流量监测方案中,基于视频的交通流量监测方案具有独特的优势。基于以上信息考虑,设计了基于道路视频的交通流量监测系统,主要贡献包括以下几点内容:（1）针对车辆目标检测问题,对比当前各类方案,选择了基于深度学习的目标检测算法Retina Net作为该部分问题的解决方案。选择UA-DETRAC数据集作为训练数据训练车辆目标检测算法,与同类算法相关数据对比,证明了该算法的优点。（2）针对车辆数目统计问题,采用多目标跟踪算法Deep SORT作为问题的解决思路。使用Ve Ri车辆重识别数据集对深度特征提取网络进行训练与测试。分析了深度特征提取网络存在的不足之处并进行相关改进,在未明显改变算法计算耗时的前提下大幅降低了算法的参数数量,压缩了模型体积,同时提升了算法在VeRi数据集上的准确率。（3）通过修改DeepSORT算法中跟踪轨迹编号的生成机制,实现了车辆数目统计功能。该方案将车辆数目统计区域扩展到了整个摄像机视场,具有一定的优势。（4）针对车辆统计算法在部分情形下可能出现的数目统计偏差,提出了相关改进措施,并加以验证分析。
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