基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理系统及方法，系统包括视频输入模块、指标提取模块、安全评价模块、冲突判别模块、隐患诊断模块、措施治理模块和结果输出模块。本发明专利技术针对冲突类型提出了一种改进的避免冲突的减速度DRAC的计算方法，该计算方法适用于数据库中各类交通冲突事件类型；该系统可以自主检测交叉口安全水平，并对问题交叉口自动生成治理措施，实现交叉口精准施策与精细化治理，有效的减少交叉口事故发生，提升交叉口安全水平。升交叉口安全水平。升交叉口安全水平。

【技术实现步骤摘要】
基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理系统及方法


[0001]本专利技术涉及交叉口安全状态感知与诊断治理领域，尤其是一种基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理系统及方法。

技术介绍

[0002]交叉口是各种交通参与方式的交汇点，也是交通行为的冲突点和交通事故的多发点。据世界范围内的统计，城市道路上发生的交通事故中，道路交叉口事故的占比高达30％—80％。近年来我国城市道路交通事故中，道路交叉口交通事故呈逐渐上升的态势。由此可见，交叉口交通的安全与秩序，对整个道路网交通的平稳运行起着关键作用。合理评价交叉口的安全水平是减少交叉口事故发生的基础，因此，感知交叉口安全状态并诊断交叉口隐患具有十分重要的现实意义。
[0003]现有的研究大多都是针对交叉口安全评价，但诊断出交叉口安全水平较低后，依靠人工给出改善治理措施，主观性强且效率低。对于交叉口安全如何进行智能化改善治理并未涉及。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理系统及方法，该系统可以自主检测交叉口安本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理系统，其特征在于，包括：视频输入模块，用于将采集到的待诊断交叉口车辆运行状态视频输入到系统；指标提取模块，用于对视频中的车辆进行目标检测和轨迹追踪，提取车辆的速度及安全评价指标；安全评价模块，用于评价交叉口的安全等级，并判断待诊断是否需要进行隐患诊断；冲突判别模块，用于提取待诊断交叉口中车辆的行驶轨迹，比对交通冲突事件类型数据库，得到带诊断交叉口存在的全部冲突事件类型；隐患诊断模块，根据交通冲突事件类型匹配带诊断交叉口存在的隐患因素；措施治理模块，根据隐患因素提取带诊断交叉口的治理措施；结果输出模块，用于输出交叉口安全评价等级、存在的交通冲突事件类型、隐患因素及治理措施。2.根据权利要求1所述的基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理系统，其特征在于，视频中的车辆包括机动车和非机动车。3.一种基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理方法，其特征在于，该方法基于权利要求1所述系统实现，具体包括如下步骤：S1、将无人机采集到的待检测交叉口车辆运行的视频输入到系统；S2、运用YOLOv5x目标检测算法和JDE多目标追踪算法提取车辆的运动参数和行驶轨迹；S3、基于步骤S2进行安全评价指标提取，运用灰色聚类评价方法将交叉口分为非常安全、安全、临界安全和不安全；S4、对评价等级为临界安全或不安全的交叉口进行隐患诊断，否则直接输出交叉口安全评价等级；S5、提取待诊断交叉口的车辆运行轨迹，并比对交通冲突事件类型数据库，得到待诊断交叉口存在的全部冲突事件类型；S6、根据交叉口冲突类型，与隐患因素数据库进行智能匹配；S7、根据所匹配的交叉口隐患因素，在安全治理措施库中自适应提取交叉口治理措施；S8、基于步骤S3、S6、S7输出交叉口安全评价等级、存在的交通冲突事件类型、隐患因素以及治理措施。4.根据权利要求3所述的基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理方法，其特征在于，步骤S1中，无人机帧速为30帧/s，图像大小为4K。5.根据权利要求3所述的基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理方法，其特征在于，步骤S2包括：S201、采用YOLOv5x目标检测算法对机动车与非机动车进行检测，JDE多目标追踪算法对机动车与非机动车进行追踪并提取有关运动参数，具体如下：(1)从实地采集的交叉口无人机视频，将视频按帧拆分成图片并保存在文件夹，获得不同时刻的若干张图片作为目标检测的训练集；(2)使用LabelImg对采集图片中的车辆和标线进行画框，标签为其车型；(3)将LabelImg标注生成的xml格式文件转换成YOLOv5x使用的txt格式文件；(4)修改YOLOv5x目标检测算法的参数，运行算法训练部分对数据集进行训练，得到机
动车与非机动车检测算法；(5)运行机动车与非机动车检测算法得到检测结果，使用JDE多目标追踪算法进行再训练，提取轨迹；(6)利用训练后的追踪模型对交叉口无人机视频中的机动车与非机动车进行追踪，并提取相关运动参数。6.根据权利要求5所述的基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理方法，其特征在于，步骤S3包括：S301、提取多个交叉口安全评价指标，具体如下：冲突率：一小时内发生交通冲突的次数与混合当量交通量的比值；严重冲突率：交叉口内严重交通冲突次数与交叉口内所有冲突次数的比值；避免冲突的减速度的平均值：交叉口内所有避免冲突的减速度的和与冲突数的比值，计算公式如下：其中，TC为交通冲突次数，DRAC
i
为第i次交通冲突的DRAC值；S302、运用灰色聚类评价方法，综合上述三种评价指标，评价交叉口安全等级。7.根据权利要求6所述的基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理方法，其特征在于，步骤S4包括：根据S3中得到的交叉口安全评价等级，如果待检测交叉口的安全等级为非常安全或安全，则输出安全评价等级；如果待检测交叉口的安全等级为临界安全或不安全则进行交叉口隐患诊断。8.根据权利要求7所述的基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理方法，其特征在于，步骤S5包括：S501、构建交通冲突事件数据库，步骤如下：(1)用无人机采集交叉口车辆运行视频，运用YOLOv5x和JDE算法提取目标的行驶轨迹和运动参数；(2)计算距离小于10m的机动车与机动车、机动车与非机动车之间的DRAC值，DRAC定义为交通冲突发生时，冲突双方为避免碰撞的相对减速度，DRAC计算公...

【专利技术属性】
技术研发人员：周竹萍，欧婉情，丁宇，欧阳墨蓝，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：