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面向突发交通拥堵的无人机多源传感群智评估方法 

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申请/专利权人:南京邮电大学

摘要:本发明提出了面向突发交通拥堵的无人机多源传感群智评估方法,其方法包括:首先提出了改进的YOLOv5航拍车辆检测跟踪算法,对无人机航拍的图像进行基于改进的K‑MEANS聚类的车辆边框检测进行数据预处理;然后提出基于改进的EFFICIENTMET的特征提取网络,提高检测精度。其次,根据无人机的高度、视角、姿态、位置信息计算车辆的运动状态,通过多源传感融合技术对车辆间的位置、间距、速度等运动信息对交通路段拥堵状态做出快速评估。在拥堵状态下基于无人机的视野映射计算拥堵路段距离并采用基于改进的DeepSort算法统计拥堵数量,对交通路段拥堵状态进行智能评估。实现对突发交通拥堵的全方位评估和监测,为交通管理提供了更灵活、智能的解决方案,提高了城市交通运行的效率。

主权项:1.面向突发交通拥堵的无人机多源传感群智评估方法,其特征在于,具体操作步骤如下:步骤1:采用基于改进的YOLOv5算法对航拍车辆进行目标检测;步骤2:根据无人机的高度、视角、姿态、位置信息计算车辆的运动状态;步骤3:通过多源传感融合技术对车辆间的运动信息进行群智评估,对交通路段是否拥堵做出快速判断;步骤4:采用基于改进的DeepSort算法进行的拥堵车辆统计;步骤5:在拥堵状态下基于无人机对地面的视野映射计算拥堵路段距离;步骤6:采用基于路段信息的交通拥堵评估方法,根据路段平均速度、车辆间距和交通流密度的交通路段拥堵程度进行智能评估。

全文数据:

权利要求:

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