一种路网交通流参数估算方法及设备技术

技术编号:37965200 阅读:19 留言:0更新日期:2023-06-30 09:40
本发明专利技术公开了一种路网交通流参数估算方法及设备,所述方法包括:获取基础资料数据;其中,所述基础资料数据包括若干个路段的边界;根据所有路段的边界确定路网研究范围,并获取所述路网研究范围内的路网图像;将所述路网图像输入至预设的卷积神经网络模型,得到所述卷积神经网络模型输出的路网车辆检测结果;根据所述路网车辆检测结果,计算得到所述路网研究范围内的路网交通流参数。本发明专利技术实施例能够快速实现车辆的车型和位置的识别,从而快速计算得到路段平均车辆密度、路段区间速度和路段平均流量,能够以更低的成本高效、灵活地实现大规模路网全天分时交通运行参数的获取。规模路网全天分时交通运行参数的获取。规模路网全天分时交通运行参数的获取。

【技术实现步骤摘要】
一种路网交通流参数估算方法及设备


[0001]本专利技术涉及计算机
,尤其涉及一种路网交通流参数估算方法及设备。

技术介绍

[0002]交通流参数(平均速度、车流密度和流量)是分析城市交通道路通行能力和评估交通运行状况的重要依据,也是掌握城市交通运行规律和开展交通拥堵治理的研究基础。
[0003]现有技术中,在进行路网交通流参数的估算时,主要通过人工调查法和线圈检测法来获取交通流参数。其中,人工调查法通过针对小规模路网,采用人工计数或者浮动车跟车形式统计某一时段内路段的车辆数、车辆类型、车头时距这些数据,并据此计算得到交通流参数;线圈检测法通过在道路下方设置一个环形线圈,当车辆经过线圈或者停在线圈上面时,就会引起线圈电感量的变化,根据对线圈电感量的变化量采集得到的数据进行计算,得到交通流参数。
[0004]可见,现有技术中,人工调查法的成本高昂、效率较低,难以应用于对交通流参数的大规模调查场景,且依赖于调查人员的专业素质从而导致数据的准确性难以保证;线圈检测法的硬件和施工成本较高。

技术实现思路

[0005本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路网交通流参数估算方法,其特征在于,包括:获取基础资料数据;其中,所述基础资料数据包括若干个路段的边界;根据所有路段的边界确定路网研究范围,并获取所述路网研究范围内的路网图像;将所述路网图像输入至预设的卷积神经网络模型,得到所述卷积神经网络模型输出的路网车辆检测结果;根据所述路网车辆检测结果,计算得到所述路网研究范围内的路网交通流参数。2.如权利要求1所述的路网交通流参数估算方法,其特征在于,所述根据所有路段的边界确定路网研究范围,并获取所述路网研究范围内的路网图像,具体包括:从所述基础资料数据中读取得到所述边界的坐标;针对每一路段,根据对应的边界拓展得到矩形,并获取所述矩形的端点坐标;根据所述端点坐标选取得到最小横坐标、最大横坐标、最小纵坐标和最大纵坐标,并以所述最小横坐标、最大横坐标、最小纵坐标和最大纵坐标作为所述路网研究范围的四个端点的坐标;采用飞行器获取所述路网研究范围内的路网图像。3.如权利要求2所述的路网交通流参数估算方法,其特征在于,所述采用飞行器获取所述路网研究范围内的路网图像,具体包括:根据预设的划分策略对所述路网研究范围进行划分,得到多个采样网格;根据所述采样网格中质心的坐标进行路径规划,使得飞行器根据规划得到的路径在各个所述采样网格内执行图像采样操作,得到与各个所述采样网格对应的各个网格图像,将所有网格图像组成所述路网图像。4.如权利要求3所述的路网交通流参数估算方法,其特征在于,所述根据预设的划分策略对所述路网研究范围进行划分,得到多个采样网格,具体包括:获取飞行器的有效视距宽度,并根据所述有效视距宽度,计算得到间距;根据路网研究范围的四个端点的坐标和所述间距进行划分,得到多个采样网格。5.如权利要求1所述的路网交通流参数估算方法,其特征在于,所述将所述路网图像输入至预设的卷积神经网络模型,得到所述卷积神经网络模型输出的路网车辆检测结果,具体包括:将所述路网图像输入至所述卷积神经网络模型中的主干网络,得到所述主干网络输出的若干个拾取框属性;其中,所述主干网络包括卷积层、组归一化层和Mish激活函数,所述拾取框属性包括拾取框编码、拾取框中心点坐标、拾取框长度、拾取框宽度和拾取框置信度;针对每一拾取框属性,判断对应的拾取框置信度是否大于预设的置信度阈值时,若是,则:判定与这一拾取框属性对应的拾取物为车辆,并根据这一拾取框属性中的拾取框长度和拾取框宽度,计算得到所述车辆的车型;将所有计算得到...

【专利技术属性】
技术研发人员:周茂松吕明张晓明李鑫王嘉祺黄达鑫
申请(专利权)人:广州市城市规划勘测设计研究院
类型:发明
国别省市:

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