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申请/专利权人：重庆交通大学

摘要：本发明具体涉及一种基于过街行人步速分类的信号配时方法与系统。方法包括：对目标行人视频的视频帧进行目标检测，确定行人目标；对行人目标进行目标跟踪，匹配对应的唯一标注ID并预测更新行进轨迹；将行进轨迹与其对应的唯一数据ID关联记录；根据唯一标注ID在数据库中匹配对应的唯一数据ID，并获取对应唯一数据ID关联记录的行进轨迹，进而判断各个行人目标的过街意图；根据有过街意图的行人目标步速进行人群分类以确定过街人群类型，进而动态调控过街信号灯的信号配时。本发明能够针对过街信号灯处的行人目标进行实时的目标追踪和过街意图预测，同时能够根据行人步速对行人目标进行人群步速分类并实现对应人群步速类型的信号配时控制。

主权项：1.一种基于过街行人步速分类的信号配时方法，其特征在于，包括：S1：获取过街信号灯处的目标行人视频；S2：通过目标检测算法对目标行人视频的视频帧进行目标检测，确定对应视频帧中的行人目标；S3：通过目标跟踪算法对视频帧中的行人目标进行目标跟踪，为各个行人目标匹配对应的唯一标注ID，并预测更新各个行人目标的行进轨迹；S4：根据行人目标的唯一标注ID在数据库中创建对应的唯一数据ID，并将对应行人目标在各帧视频帧中的行进轨迹与其对应的唯一数据ID关联记录；S5：对于每个当前视频帧，根据该视频帧中各个行人目标的唯一标注ID在数据库中匹配对应的唯一数据ID，并获取对应唯一数据ID关联记录的行进轨迹，进而判断各个行人目标的过街意图；步骤S5中，通过如下步骤判断行人目标的过街意图：S501：获取行人目标对应的唯一数据ID关联记录的行进轨迹；S502：根据预设的矩形判定区域计算该行人目标各个行进轨迹对应的值偏移量，当值偏移量小于设置的误差范围值时，判断该行人目标的该行进轨迹具有行动趋向；通过如下公式表示行人目标检测框的矩形判定区域与人行道交线的直线方程：Ax+By+C＝0；通过如下公式计算值偏移量： 式中：offset表示值偏移量；x0、y0表示当前唯一数据ID获取的行人目标检测框的矩形判定区域的中心坐标位置；xlast、ylast表示上一次该唯一数据ID获取的行人目标检测框的矩形判定区域的中心坐标位置；A、B、C表示直线方程的一般式参数；x、y表示直线上点的坐标值；S503：在连续多帧视频帧中检测该行人目标各个行进轨迹的行动趋向，直至该行人目标停下等待过街；S504：从有行动趋向的行进轨迹中提取该行人目标的移动向量，并输入使用机器学习训练得到的行人过街预测模型，输出对应的该行人过街概率；S505：若行人过街概率大于设置的过街概率阈值，则判断该行人目标具有过街意图；否则，该行人目标不具有过街意图；S6：根据有过街意图的行人目标步速进行人群分类以确定过街人群类型，进而根据过街人群类型动态调控过街信号灯的信号配时；步骤S6中，通过如下步骤实现动态调控信号灯配时的时间：S601：获取有过街意图的行人目标的数量和步速；S602：通过聚类算法根据行人目标的步速对有过街意图的行人目标进行聚类，得到行动迟缓人群和行动正常人群两种类型的过街人群；S603：将人数多的过街人群作为过街主体人群，计算过街主体人群的平均步速；S604：根据过街主体人群的平均步速调控当前信号灯配时的时间；将每次过街的信号灯配时以三次配时调控作为一个周期：前两次配时调控，以人行道处过街路径长度除以过街主体人群平均步速的95％置信区间，得到过街主体人群的信号灯时长调控范围，并将该范围的上限设置为信号灯配时的时间；第三次配时调控时，过街主体人群无论是哪一类人群，都以人行道处过街路径长度除以行动迟缓人群平均步速的95％置信区间，得到行动迟缓人群的信号灯时长调控范围，并将该范围的时长上限作为配时时间；通过如下步骤计算信号灯时长调控范围：1计算过街人群中行人目标步速的期望μ和方差σ2；2取显著性水平α为5％，根据期望μ和方差σ2计算过街人群平均步速的95％置信区间；公式描述如下： 其中，显著性水平α为5％时对应的标准分数Zα2＝1.96；3使用人行道处过街路径长度L除以过街人群平均步速的95％置信区间，得到了信号灯绿灯时长T的调控范围；公式描述如下：

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百度查询： 重庆交通大学 一种基于过街行人步速分类的信号配时方法与系统