确定交通拥堵等级的方法及电子设备技术

本公开提供确定交通拥堵等级的方法及电子设备。用于提高拥堵等级的准确率。包括：每隔指定时长，获取目标视频图像；针对目标视频图像中任一目标检测区域，基于目标检测区域中各车辆的相对速度和车辆总数量，确定该目标检测区域是否发生交通拥堵；若是，则针对目标检测区域中任一等级检测区域，根据各车辆的位置，确定在等级检测区域中各第一车辆；通过各目标第一车辆在等级检测区域中的面积和等级检测区域的面积，得到拥堵等级参数；各车辆的位置和目标第一车辆在等级检测区域中的面积为基于目标检测模型确定，目标第一车辆为相对速度小于预设阈值的第一车辆；利用各等级检测区域的拥堵等级参数，得到目标检测区域的交通拥堵等级。等级。等级。

【技术实现步骤摘要】
确定交通拥堵等级的方法及电子设备


[0001]本专利技术涉及智能交通
，特别涉及一种确定交通拥堵等级的方法及电子设备。

技术介绍

[0002]城市交通是城市社会活动、经济活动的纽带和命脉，对城市经济发展和人民生活水平的提高起着极其重要的作用。近几年随着人口增长，国民经济的高速发展以及城市化进程的推进，再加上城市车辆数目的急剧增长，许多大、中城市出现了严重的交通拥堵，严重影响了居民生活水平的提高和城市的发展。
[0003]现有技术中,利用交通道路中各车辆的平均速度或车辆总数来确定出该交通道路的交通拥堵等级。但是此方式得到的交通拥堵等级的准确率较低。

技术实现思路

[0004]本公开示例性的实施方式中提供一种确定交通拥堵等级的方法及电子设备，用于提高交通拥堵等级的准确率。
[0005]本公开的第一方面提供一种确定交通拥堵等级的方法，所述方法包括：
[0006]每隔指定时长，获取目标视频图像；其中，所述目标视频图像包括交通道路中的多个目标检测区域；
[0007]针对所述目标视频图像中的任意一个目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定交通拥堵等级的方法，其特征在于，所述方法包括：每隔指定时长，获取目标视频图像；其中，所述目标视频图像包括交通道路中的多个目标检测区域；针对所述目标视频图像中的任意一个目标检测区域，执行以下步骤：基于所述目标检测区域中各车辆的相对速度以及车辆的总数量，确定出所述目标检测区域是否发生交通拥堵；其中，任一车辆的相对速度是通过所述目标视频图像和上一帧目标视频图像确定出的；若确定所述目标检测区域发生交通拥堵，则针对所述目标检测区域中的任意一个等级检测区域，根据所述目标检测区域中各车辆的位置，确定在所述等级检测区域中的各第一车辆；并，通过各目标第一车辆在所述等级检测区域中的面积以及所述等级检测区域的面积，得到拥堵等级参数；其中，所述各车辆的位置和所述目标第一车辆在所述等级检测区域中的面积为基于目标检测模型确定出的，且所述目标第一车辆为相对速度小于预设阈值的第一车辆；利用各等级检测区域的拥堵等级参数，得到所述目标检测区域的交通拥堵等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测区域中各车辆的总数量是基于目标检测神经网络模型yolov4确定出的，且所述yolov4包括主干网络、空间金字塔池化SPP层和PANet网络结构层；所述SPP层得到的第一特征图在输入到PANet网络结构层之前需要先进行上采样操作；以及，所述主干网络中的第四残差块得到的第二特征图在输入到PANet网络结构层之前需要先进行上采样操作和注意力机制特征提取操作。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述注意力机制特征提取操作是通过注意力机制特征提取层进行的，且所述注意力机制特征提取层包括至少一个子特征提取层，所述子特征提取层包括全连接层和激活函数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标检测区域中各车辆的相对速度以及车辆的总数量，确定出所述目标检测区域是否发生交通拥堵，包括：通过所述目标检测区域中各车辆的相对速度，得到与所述目标检测区域对应的平均相对速度；基于所述平均相对速度和车辆的总数量，得到拥堵参数；将所述拥堵参数与预设拥堵阈值进行比对；若所述拥堵参数大于预设拥堵阈值，则确定所述目标检测区域发生交通拥堵；若所述拥堵参数不大于所述预设拥堵阈值，则确定所述目标检测区域未发生交通拥堵。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述拥堵参数满足下列公式：其中，T为所述拥堵参数，为所述平均相对速度，N为所述车辆的总数量，k1、k2为预设权重。
6.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定所述目标检测区域中各车辆的相对速度：利用目标检测模型对所述目标检测区域中的车辆进行检测，得到所述目标检测区域中各车辆的位置；针对任...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈维强，王雯雯，冯远宏，
申请(专利权)人：青岛海信网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：