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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的单行道车辆逆行检测方法、系统及设备，首先在视频像素坐标系里，设置一个逆行判断区域；通过实时获取道路监控视频数据，获得视频帧图像数据，将视频帧图像数据输入车辆检测网络模型，对道路上行驶的车辆进行目标检测，得到行驶车辆在视频像素坐标上的车辆信息，包括位置和尺寸信息；对检测到的行驶车辆通过多目标跟踪算法DEEPSORT进行跟踪，获得车辆行驶轨迹；最后判断车辆是否逆行，通过跟踪的目标车辆到逆行判断区域的不同位置区域先后顺序，来判断该目标车辆是否逆行。本发明检测结果稳定、检测速度快、准确率高，能实时判断车辆是否逆行，同时有效防止同一车辆被多次判断，降低了逆行误判率。
主权项：1.一种基于深度学习的单行道车辆逆行检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在视频像素坐标系里，设置一个逆行判断区域，所述逆行判断区域，由两块相接不相交的位置区域组成且横穿视频里的道路；所述位置区域，由像素点集合组成，分别为两个相接不相交的像素点集合，同时两块相接不相交的位置区域必须横穿视频里的道路，以确保在道路上行驶的车辆会先后经过这两个位置区域；步骤2：实时获取道路监控视频数据，获得视频帧图像数据；将得到的视频帧图像数据输入车辆检测网络模型，对道路上行驶的车辆进行目标检测，得到行驶车辆在视频像素坐标上的车辆信息，包括位置和尺寸信息；步骤3：对步骤2中检测到的行驶车辆通过多目标跟踪算法DEEPSORT在视频监控范围内的全程进行跟踪，获得车辆全程行驶轨迹及逆行判断区域内行驶轨迹；步骤4：车辆是否逆行判断；当目标ID车辆经过逆行判断区域的两块相接不相交的位置区域时，通过步骤3跟踪得到目标ID车辆在逆行判断区域的视频像素坐标上的轨迹信息，根据目标ID车辆经过两个相接不相交的像素点集合的先后顺序，来确定跟踪目标ID车辆的行驶方向，并判断该跟踪车辆是否逆行，经过一次逆行判断区域就进行一次逆行判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于深度学习的单行道车辆逆行检测方法、系统及设备
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