一种基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法技术

本发明专利技术提供了一种基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法，属于遥感卫星图像深度识别领域。本发明专利技术描述的基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法采用YOLOv5算法，具体步骤包括遥感卫星图像预处理、训练集创建、模型训练、车辆识别以及结果筛选和输出五个步骤，最终输出车辆类型、车辆尺寸和车辆形心坐标信息。从而实现了基于遥感卫星图像的大范围、高效率、高精度的车辆识别。解决了现有技术检测范围局限于道路某横段面或交叉口，检测效率低，检测范围有限，无法实现大范围区域内所有车辆的同时性全体检测等问题。为大范围区域内的交通状态判别、管控方案优化、动静态交通基础设施规划等提供数据基础，促进运输效率提高、交通拥堵缓解和能耗碳排降低。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于深度学习技术与卫星遥感技术在交通领域的结合应用，具体为一种基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法。

技术介绍

1、在交通领域，如何准确且快速地获取道路中的车辆行驶信息是许多研究的基础，这些信息可以有效帮助研究人员对动静态交通状况作出分析与评估，以优化交通管控方案、完善道路网和停车位等动静态交通基础设施，有效提高交通运输效率、缓解交通拥堵，降低能耗和碳排放。现有的对道路中行驶车辆的检测方法包括：电磁检测、红外检测、超声波检测、雷达监测与视频图像检测等方法，其检测范围多限于道路某横段面或道路交叉口，检测效率低，检测范围有限，无法实现城市或高速公路等大范围区域内所有车辆的同时性全体检测。因此，如何依托遥感卫星图像实现大范围、高效率、高精度的车辆检测是交通领域亟需解决的问题。

2、在既往研究中，使用遥感图像进行车辆识别的研究多体现于采用you only lookonce(yolo)、convolutional neural networks(cnn)和regions with convolutionalneural network(r-cn本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器、存储器；其中，所述存储器用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，一个或多个处理器实现上述权利要求1中所述的一种基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法。

3.一种计算机可读介质，其特征在于，计算机可读介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1中所述的一种基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法。

【技术特征摘要】

1.一种基于遥感卫星图像识别道路中车辆的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器、存储器；其中，所述存储器用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，一个或多个处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：宗芳，赵昆，唐明，巩加龙，朱瑞飞，张证，吴欢，王思祺，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：