基于mask矩阵的车辆的行驶车道智能识别方法、系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于mask矩阵的车辆的行驶车道智能识别方法、系统，该方法通过识别视频图像中的车辆并生成车辆的车辆像素点mask矩阵以及识别视频图像中的车道并生成车道的车道像素点mask矩阵，并将相乘结果的各项元素逐项累加，累加值最大的车道像素点mask矩阵对应的车道则为车辆的行驶车道。应用本发明专利技术能够准确识别车辆的行驶车道。

【技术实现步骤摘要】
基于mask矩阵的车辆的行驶车道智能识别方法、系统
本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种基于mask矩阵的车辆的行驶车道智能识别方法、系统。
技术介绍
交通流量是指在选定时间段内通过道路某一车道的车辆数，从车流量的大小可以判定交通的拥挤状况，从而决定采取何种交通管理措施，因此对交通流量的准确检测在交通工程中占有十分重要的位置。而交通流量监测的前提是要准确识别车辆在哪条车道上行驶。目前，车辆的行驶车道识别只能简单通过图像对比等方式来识别，准确率低，因此，有必要对现有的车辆的行驶车道识别方式进行改进。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于mask矩阵的车辆的行驶车道智能识别方法、系统，能够准确识别车辆的行驶车道。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种基于mask矩阵的车辆的行驶车道智能识别方法，包括以下步骤：S1：采集监控区域的视频图像，所述监控区域包含道路的每条车道；S2：识别视频图像中的目标车辆以及每条车道的车道线；S3：根据目标车辆在视频图像中的位置生成与所述视频图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于mask矩阵的车辆的行驶车道智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：采集监控区域的视频图像，所述监控区域包含道路的每条车道；/nS2：识别视频图像中的目标车辆以及每条车道的车道线；/nS3：根据目标车辆在视频图像中的位置生成与所述视频图像尺寸相同的车辆像素点mask矩阵，其中，所述目标车辆在车辆像素点mask矩阵中对应的像素点的像素值与其他像素点的像素值不同；/nS4：根据每条车道的车道线在视频图像中的位置生成与所述视频图像尺寸相同的每条车道的车道像素点mask矩阵，其中，对于当前车道，当前车道的车道线在当前车道的车道像素点mask矩阵中对应的像素点的像素值与其他像素点的...

【技术特征摘要】
1.一种基于mask矩阵的车辆的行驶车道智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集监控区域的视频图像，所述监控区域包含道路的每条车道；
S2：识别视频图像中的目标车辆以及每条车道的车道线；
S3：根据目标车辆在视频图像中的位置生成与所述视频图像尺寸相同的车辆像素点mask矩阵，其中，所述目标车辆在车辆像素点mask矩阵中对应的像素点的像素值与其他像素点的像素值不同；
S4：根据每条车道的车道线在视频图像中的位置生成与所述视频图像尺寸相同的每条车道的车道像素点mask矩阵，其中，对于当前车道，当前车道的车道线在当前车道的车道像素点mask矩阵中对应的像素点的像素值与其他像素点的像素值不同；
S5：将所述车辆像素点mask矩阵分别与每条车道的车道像素点mask矩阵相乘得到车道识别矩阵，并将每个车道识别矩阵的各项元素逐项累加得到计算结果；
S6：将计算结果最大的车道识别矩阵对应的车道识别为目标车辆的行驶车道。


2.根据权利要求1所述的行驶车道智能识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述目标车辆通过mask-rcnn算法进行识别。


3.根据权利要求1所述的行驶车道智能识别方法，其特征在于，所述目标车辆在车辆像素点mask矩阵中对应的像素点的像素值为1，其他像素点的像素值为0；
当前车道的车道线在当前车道的车道像素点mask矩阵中对应的像素点的像素值为1，其他像素点的像素值为0。


4.一种基于mask矩阵的车辆的行驶车道智能识别系统，其特征在于，所述行驶...

【专利技术属性】
技术研发人员：张峻领，鲍朝莉，董辉，相峥，
申请(专利权)人：成都旸谷信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51