文献类型：期刊文章

作　　者：汪辉[1,2] 高尚兵[1,2] 周君[1,2] 周建[1,2] 张莉雯[1,2]

Wang Hui;Gao Shangbing;Zhou Jun;Zhou Jian;Zhang Liwen(College of Computer and Software Engineering,Huaiyin Institute of Technology,Huaian 223001,China;Jiangsu Mobile Internet of Things Technology Engineering Laboratory,Huaian 223001,China)

机构地区：[1]淮阴工学院计算机与软件工程学院,淮安223001 [2]江苏省物联网移动互联技术工程实验室,淮安223001

出　　处：《国外电子测量技术》

年　　份：2020

卷　　号：39

期　　号：2

起止页码：42-46

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对现有虚拟线圈车流量统计算法准确度较差,容易产生误检以及错检问题的现状,提出一种基于YOLOv3的多车道车流量计数及车辆跟踪方法。首先通过特征提取网络对输入的图像提取特征,预测图像位置和类别概率值;接着比较在相邻两帧图像中检测到的车辆位置,根据相邻两帧图像中车辆标记框的中心点是否在同一点来判断这两帧中的车辆是否为同一辆车,从而达到跟踪的目的;最后利用设定的检测线和线框位置关系,得到每一车道上的车流量。该方法能够实现对车辆的跟踪及对任意车道上的车流量进行统计。实验结果表明,在车辆跟踪及车流量统计上,解决了传统运动目标检测算法中车辆目标区域粘连导致检测跟踪不准确以及虚拟线圈算法对多车道车流量检测的局限性的问题,检测的车流量准确率高于虚拟线圈算法。

关 键 词：YOLO算法  车辆跟踪划分  车流量统计算法  交通事件检测 图像处理

分 类 号：TP391.41] U495[计算机类]