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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开一种基于YOLOV4和DeepSORT的分车道车辆自动计数方法，包括以下步骤：收集YOLOV4训练数据集和车辆重识别数据集与数据增强，搭建YOLOV4模型并进行训练，搭建DeepSORT目标追踪模型，进行车辆的追踪并提取每辆车运行轨迹，搭建轨迹记录文件并存储每辆车的运行轨迹信息，使用DBSCAN聚类算法对轨迹数据的终点坐标进行聚类，将聚类簇与车道信息进行关联，根据轨迹数据的变化规律以及轨迹和聚类簇对应关系，实现车辆的分车道计数功能；本发明采用了YOLOV4+DeepSORT车辆检测和追踪模型，保证了车辆检测和追踪实时性的同时，精度也有了大幅度提升。
主权项：1.一种基于YOLOV4和DeepSORT的分车道车辆自动计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集YOLOV4训练数据集和车辆重识别数据集与数据增强；S2.使用Pytorch深度学习框架搭建YOLOV4模型并进行训练；S3.搭建DeepSORT目标追踪模型，使车辆重识别数据训练其车辆特征提取网络，并以YOLOV4在每帧的检测框为输入，完成YOLOV4+DeepSORT车辆追踪模型的搭建；S4.使用YOLOV4+DeepSORT模型进行车辆的追踪并提取每辆车运行轨迹，搭建轨迹记录文件并存储每辆车的运行轨迹信息；S5.使用DBSCAN聚类算法对轨迹数据的终点坐标进行聚类，将聚类簇与车道信息进行关联；S6.根据轨迹数据的变化规律以及轨迹和聚类簇对应关系，实现车辆的分车道计数功能；所述S5的具体步骤为：S51.选择轨迹终点坐标做轨迹聚类；S52.导入CSV文件中的轨迹数据并获取所有轨迹数据的终点坐标；S53.使用DBSCAN聚类算法对轨迹数据的终点坐标进行聚类；S54.将轨迹终点落入同一聚类簇的轨迹进行分析，连接这些轨迹起点位置的重心和终点位置的重心，实现该聚类簇对应车道的识别和划分，如果某一聚类簇对应轨迹的起点出现多个明显的差异，分别连接这些差别较大的起点重心到终点重心，实现聚类簇和车道信息的关联；S54.关联聚类簇和车道信息后，每产生一条完整的轨迹数据，该轨迹数据分配给其终点坐标所属聚类簇对应的车道中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于YOLO V4和DeepSORT的分车道车辆自动计数方法
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