一种基于Mask R-CNN的交通车辆信息获取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Mask R‑CNN的交通车辆信息获取方法，该方法可以同时获得交通场景中车辆的类型、轴数、长度、车速、行驶所在车道及车数统计信息。该方法首先在交通监控镜头视野范围内建立车辆虚拟检测区，然后基于Mask R‑CNN网络对视频进行逐帧检测。利用SORT目标跟踪方法对进入检测区内的车辆目标进行跟踪。当车辆离开检测区后，将在检测区内车辆跟踪过程中从多帧中获得的车型、轴数与所在车道的信息序列中出现频率最高的识别值作为最终的车辆参数，对从多帧中得到的车长取平均值作为车长，然后根据车辆在检测内的行驶距离与时间计算车速，并累计对应车道上的通过车数。本发明专利技术提出的交通车辆信息获取方法智能化程度高，可作为智慧交通的重要组成部分。

A method of vehicle information acquisition based on mask r-cnn

【技术实现步骤摘要】
一种基于MaskR-CNN的交通车辆信息获取方法
本专利技术涉及计算机视觉技术及智慧交通领域领域，具体为一种基于MaskR-CNN的交通车辆信息获取方法。
技术介绍
交通车辆信息为交通规划、城市管理、自动驾驶及基础设施维护提供重要的信息支持。当前交通车辆信息的获取主要基于以埋入式传感器为核心的埋入式传感及以雷达、红外线、视频等技术为核心的非接触式传感。埋入式传感方式的优点是测量精度较高，稳定性强，不易受外界干扰，但相应设备造价昂贵，不易替换，且无法获取车型等信息。而非接触式传感特别是基于视频技术的方法由于其能获得丰富的车辆信息，近几年来已被广泛研究。然而现有的基于视频检测的交通车辆信息识别往往只局限于识别车型、车速、车流量等单一任务，且获取的车辆信息鲁棒性欠缺，并未完全发挥视频方法的优势，不能满足高级别智慧交通的需要。
技术实现思路
针对上述现有方法与技术存在的不足，本专利技术借助道路旁安装的交通监控镜头提出了一种基于MaskR-CNN的交通车辆信息获取方法，可同时获得通过车辆的类型、轴数、长度、车速、行驶所在车道及车数统计信息。为了达到以上目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于Ma本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Mask R‑CNN的交通车辆信息获取方法，其特征在于：包括以下步骤：利用道路旁布置的交通监控摄像头结合Mask R‑CNN网络同时获得通过车辆的类型、轴数、长度、车速、行驶所在车道及车数统计信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于MaskR-CNN的交通车辆信息获取方法，其特征在于：包括以下步骤：利用道路旁布置的交通监控摄像头结合MaskR-CNN网络同时获得通过车辆的类型、轴数、长度、车速、行驶所在车道及车数统计信息。2.根据权利要求1所述的车辆信息获取方法，其特征在于：根据交通场景中的车道线、车辆纹理、路灯位置分别确定场景第一正交消失点、第二正交消失点及第三正交消失点，然后基于这三个正交消失点向由MaskR-CNN生成的车辆掩膜作切线构建三维车辆边界框，并将三维车辆边界框的底面中点所在车道作为当前车辆行驶所在车道。3.根据权利要求1所述的车辆信息获取方法，其特征在于：在交通监控摄像头视野范围内建立车辆虚拟检测区，并忽略虚拟检...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建，张博，许肇峰，
申请(专利权)人：东南大学，广东交科检测有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32