基于无人机航摄的路口多路径车流人工智能统计方法与流程

本发明涉及车流统计，特别涉及基于无人机航摄的路口多路径车流人工智能统计方法。

背景技术：

1、交通管理数据是进行合理科学的交通规划、设计、营运、管理与控制的前提和基础。交通流特征数据的采集是交通管理数据采集的一个十分重要的组成部分。通过对交通流特征数据的统计分析，将使城市规划和交通管理在准确掌握交通现状及其变化规律的条件下，为未来交通需求提供相应的道路工程设施，做出科学的交通管理决策。

2、现有技术中对于车流统计已有一些方法，如人工统计的方式或者基于现有的车辆识别和跟踪算法处理路口视频从而统计车流。

3、其中，人工统计的方式，计算效率低、无法确保统计的准确性、时间成本高。

4、基于现有的车辆识别和跟踪算法处理路口视频从而统计车流是目前较有优势的统计方式虽然可以克服计算效率低、无法确保统计的准确性、时间成本高的缺陷，但是当前的视频智能统计方法是面向直行是否通过预设区域的车流统计，对于车辆的行驶路径(如拐弯、掉头等)无法有效判断并进行分类统计。

5、因此，如何高效率，低成本地对路口不同路径的车流进行分类统计成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明提供基于无人机航摄的路口多路径车流人工智能统计方法，实现的目的是能够高效率，低成本地对路口不同路径的车流进行分类统计。

2、为实现上述目的，本发明公开了基于无人机航摄的路口多路径车流人工智能统计方法，包括如下步骤：

3、步骤1、读取无人机拍摄的航摄视频，并将第一帧图像作为背景，人工在需要统计的每一车道口均标记四个位置绘制标记框r；

4、对应每一所述标记框r均立统计列表ln；

5、每一所述统计列表ln均用于记录经过相应的所述标记框r的车辆的数量；其中n为大于等于0的自然数；

6、步骤2、对所述航摄视频中每一帧所述图像进行处理；

7、步骤2.1、对每一帧所述图像中的车辆进行检测与跟踪；

8、基于yolov5目标检测算法检测车辆，定位当前帧所述图像中每一车辆的位置，提取每一所述车辆的外观特征和运动特征，使用deepsort算法将当前帧所述图像中的每一所述车辆的外观特征和运动特征与前一帧或多帧中所述图像的所述车辆进行关联匹配，判断是否为同一所述辆车，绘制车辆检测框，根据匹配结果赋予每一所述检测框专属id为cn，同一所述辆车在不同帧所述图像之间的cn不变，从而实现车辆跟踪；

9、更新并保存当前帧所有所述检测框的cn及坐标信息；

10、步骤2.2、每一所述车辆的经过判断；

11、在前帧所述图像中，基于每个标记框r，根据每一所述车辆的所述检测框及对应坐标信息，判断是否有任一所述检测框进入任一所述标记框r，若没有则进入步骤3；若有则进入步骤2.3。

12、步骤2.3、车流量统计；

13、步骤2.3.1、单个区域车流量统计；

14、当有任一所述检测框进入任一所述标记框r，在对应的所述统计列表ln中判断是否已存在相应的所述检测框的专属id；

15、对应的所述统计列表ln中若已存在相应的所述检测框的专属id，则进入步骤2.3.2；

16、若未存在，则将所述标记框r的所述检测框的专属id保存至对应的所述统计列表ln中，并将相应的所述标记框r处的车流量+1，然后进入步骤2.3.2；

17、步骤2.3.2、路径车流量统计；

18、在前帧所述图像中，判断所有所述统计列表ln中是否有相同的所述检测框的专属id；

19、若没有则进入步骤3；

20、若有则在两个以上所述标记框r之间对应的行驶路径车流量+1，并将相同的所述检测框的专属id从所有的所述统计列表ln中删去；

21、步骤3、重复步骤2.1至2.3直至完成所述航摄视频每一帧所述图像的处理。

22、优选的，在步骤1中，每一所述标记框r均包括四个顶点；

23、每一所述标记框r均对应一个专属id为rn的记录单元，用于记录相应的四个所述顶点的坐标；其中n为大于等于0的自然数。

24、优选的，每一所述标记框r均显示在所述航摄视频的每一帧图像中所对应的位置。

25、优选的，在步骤2.1中，所述检测框的坐标信息为相应的所述检测框的几何中心。

26、本发明的有益效果：

27、本发明实现了复杂路口中多路径车流的分类统计，解决了目前车流统计路径的单一性，实现复杂路径的车流统计。

28、以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

技术特征：

1.基于无人机航摄的路口多路径车流人工智能统计方法；其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于无人机航摄的路口多路径车流人工智能统计方法，其特征在于，在步骤1中，每一所述标记框r均包括四个顶点；

3.根据权利要求1所述的基于无人机航摄的路口多路径车流人工智能统计方法，其特征在于，每一所述标记框r均显示在所述航摄视频的每一帧图像中所对应的位置。

4.根据权利要求1所述的基于无人机航摄的路口多路径车流人工智能统计方法，其特征在于，在步骤2.1中，所述检测框的坐标信息为相应的所述检测框的几何中心。

技术总结本发明公开了基于无人机航摄的路口多路径车流人工智能统计方法，包括如下步骤：步骤1、读取无人机拍摄的航摄视频，以并将第一帧图像为作为背景，人工在需要统计的每一车道口均标记四个位置绘制标记框R；并建对应每一标记框R均立统计列表Ln；步骤2、对航摄视频中每一帧图像进行处理；步骤2.1、对每一帧图像中的车辆进行检测与跟踪；步骤2.2、每一车辆的经过判断；步骤2,3、车流量统计；步骤2,3.1、单个区域车流量统计；步骤2,3.2、路径车流量统计；步骤3、重复步骤2.1至2.3直至完成航摄视频每一帧图像的处理。本发明实现复杂路口中多路径车流的分类统计，解决车流统计路径的单一性问题，实现复杂路径的车流统计。技术研发人员：余祖锋,匡力,王春萌,王龙浩,李宗勋受保护的技术使用者：上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/20