一种基于目标识别和目标跟踪的交通拥堵感知方法技术

一种基于目标识别和目标跟踪的交通拥堵感知方法，采用目标识别及目标跟踪方法分析对交通监控视频进行处理，计算TTI指数以实现实时交通拥堵感知，具体步骤如下：步骤1)，使用车辆检测数据集对目标检测算法模型YOLOv8进行预训练，并设置检测目标类别标签步骤2)，以YOLOv8和ByteTrack对监控视频进行逐帧目标识别和目标跟踪：2.1)以YOLOv8进行目标识别，识别出视频中的不同车辆目标；2.2)在目标跟踪阶段，ByteTrack方法实现基于卡尔曼滤波方法的目标跟踪，不断更新轨迹列表以及跟踪结果列表。步骤3)，处理目标跟踪结果，计算得出实时拥堵指数RTTI。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术的技术方案涉及交通拥堵感知方法。

技术介绍

1、随着全球的工业化和城市化的加速发展，汽车逐步走进日常百姓的家中。随着人员和车辆的增加，城市中面临着严峻的交通问题。近几年来，各种车辆类型及数目的迅速增加给运输系统的管理带来了严重的问题。如何对交通拥堵进行实时、有效、可靠的分析(即拥堵感知)，是一个急迫的问题。现在普遍对于感知交通拥堵的方法，普遍是基于门架统计信息进行处理，通过计算tti等拥堵指标以反应拥堵状况，这种方法缺乏实时性，且难以反映较小范围内的拥堵状况。少数方法利用了图像检测技术，用目标检测方法进行处理，按照处理结果分析，这种方法能够体现出较高的实时性，但是拥堵的本质是动态过程，是反映车辆通过路段的时间(或速度)与预期情况的比较，这种结果显然缺乏可靠性。

2、随着yolov8目标识别方法为代表的许多目标识别方法，以及以bytetrack为代表的目标跟踪方法不断提出并被改进，并被检验有应用在交通领域的可能性，如何对现有的目标检测方法和目标跟踪方法进行改进，使其能够应用于交通拥堵的实时感知，尤其是能够在事实监控视频的基础上，实现交通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于目标识别和目标跟踪的交通拥堵感知方法，其特征在于采用目标识别及目标跟踪方法分析对交通监控视频进行处理，计算TTI指数以实现实时交通拥堵感知，具体步骤如下：

2.如权利要求1所述的一种基于目标识别和目标跟踪的交通拥堵感知方法，其特征在于，在步骤2.2)执行ByteTrack方法过程，对于未匹配的高置信度目标，将考虑其是否临近图像边界，如果和图像边界的距离超过阈值，则将该目标放入低置信度目标集。

3.如权利要求1所述的一种基于目标识别和目标跟踪的交通拥堵感知方法，其特征在于，在步骤2.2)执行ByteTrack方法过程中，对于未实现匹配的轨迹，首先考虑其未...

【技术特征摘要】

1.一种基于目标识别和目标跟踪的交通拥堵感知方法，其特征在于采用目标识别及目标跟踪方法分析对交通监控视频进行处理，计算tti指数以实现实时交通拥堵感知，具体步骤如下：

2.如权利要求1所述的一种基于目标识别和目标跟踪的交通拥堵感知方法，其特征在于，在步骤2.2)执行bytetrack方法过程，对于未匹配的高置信度目标，将考虑其是否临近图像边界，如果...

【专利技术属性】
技术研发人员：张思远，顾军华，张平，郑海飞，黄天博，陈磊，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：