一种基于无人机机载平台的广域交通拥堵检测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201610367802.5
申 请 日：20160530
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20160921
公 开 号：CN105957341A
代 理 人：
代理机构：
摘 要：本发明公开了一种基于无人机机载平台的广域交通拥堵检测方法，属于视频图像技术领域。包括以下步骤：步骤一：利用GPS技术获取无人机对地高度H，并判断可否进行拥堵检测，若否则对无人机空间位置进行调整；步骤二：离线采集车辆红外图像正负样本，提取其HOG特征并训练SVM模型；步骤三：利用红外相机获取红外图像信号；步骤四：对红外图像滑窗采样，提取滑窗区域HOG特征，利用SVM模型进行车辆检测，统计当前视域中的车辆总数N；步骤五：据无人机高度H与车辆总数N，计算拥堵指标C，返回检测结果。本方法采用红外摄像机能在天气恶劣、能见度低等复杂情况下，完成交通拥堵状态检测。同时，无人机机载平台可以动态选取检测区域，使检测系统更加灵活。
主 权 项：一种基于无人机机载平台的广域交通拥堵检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：利用GPS定位技术获取无人机对地高度H，并判断当前高度是否可进行交通拥堵检测，若是则进行车辆目标检测，若否则对无人机空间位置进行调整；步骤二：离线采集用于车辆目标检测的红外图像正负样本，分别提取其梯度直方图(HOG)特征，进行支持向量机(SVM)分类器训练，得到用于在线车辆检测的SVM分类器模型。步骤三：利用红外线摄像机进行红外线摄像，获取视频图像信号；步骤四：对所摄取红外图像序列在不同尺度的滑动窗口下进行采样，提取滑窗区域HOG特征，将该特征送入步骤二中得到的分类器模型中，对车辆目标区域进行分类，检测当前广域视角下的车辆，并统计当前视域中的车辆总数N；步骤五：根据无人机对地高度H与车辆总数N，计算拥堵指标C，并将该指标与设定阈值进行比较，大于设定阈值，则返回交通拥堵状态；小于设定阈值，则返回交通通行正常状态。
关 键 词：
法律状态：公开
IPC专利分类号：G08G1/01(2006.01)I