一种用于T-CPS智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法技术

本发明专利技术公开了一种用于T‑CPS智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，包括如下步骤：S1：制作具有多个角度的车辆图片数据集，该车辆图片数据集包括UA‑DETRAC数据集和VisDrone‑DET数据集；S2：搭建PP‑YOLOE模型，将SK模块融入到PP‑YOLOE模型的特征融合网络中，并采用步骤S1的车辆图片数据集进行训练；S3：将步骤S2的已训练的PP‑YOLOE模型嵌入到BYTETracker模型中，实现对目标车辆进行跟踪，并对对应的目标车辆进行编号；S4：获取移动终端视频、设置感兴趣区域、设置虚拟检测线、使用步骤S3的BYTETracker模型实现车辆流量统计；本发明专利技术的一种用于T‑CPS智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，有效提高了车辆流量统计的准确度、推理速度以及检测速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能交通，尤其是涉及一种用于t-cps智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法。

技术介绍

1、随着城市化进程的不断推进，机动车的保有量不断增加，城市交通拥堵问题日益严重。与此同时，交通路口常出现某个方向车辆等待时间长等问题，为了缓解交通拥堵，提高交通运行效率，动态地调节交通的运行方式十分必要，为此，就需要对交通数据进行准确、高效的统计分析。其中，就需要对交通数据中的车辆流量进行统计分析，以提升交通的智能化。

2、但是，目前应用于智能交通的车辆流量统计方法中仍存在如下缺陷：

3、1、以前的车辆目标检测模型的数据集数据规模较小，拍摄角度单一，车辆类别标注同一，导致了训练出的模型泛化性较弱的缺陷，部署其他拍摄角度的终端设备时准确率会有所降低，并且无法区分车辆更为细致的类别。

4、2、以前的车辆目标检测模型特征提取和特征融合能力较差，推理速度较慢，将不同的车辆类型都分类为同一类，导致存在车辆位置和车辆类别检测不准确的缺陷；

5、3、同时由于车辆检测位置和类别不准确，在目标跟踪过程中，将所有的检测目标与预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于T-CPS智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于T-CPS智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的一种用于T-CPS智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，其特征在于，所述步骤S11的具体步骤如下：以尺寸为640*640、步长为200的滑动窗口，将VisDrone-DET数据集图片进行切分，并依次按照0.5：1、1：1、1：1.5的比值缩放切分后的VisDrone-DET数据集图片，其中，当目标框与切分的VisDrone-DET数据...

【技术特征摘要】

1.一种用于t-cps智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于t-cps智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，其特征在于，所述步骤s1的具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的一种用于t-cps智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，其特征在于，所述步骤s11的具体步骤如下：以尺寸为640*640、步长为200的滑动窗口，将visdrone-det数据集图片进行切分，并依次按照0.5：1、1：1、1：1.5的比值缩放切分后的visdrone-det数据集图片，其中，当目标框与切分的visdrone-det数据集图片重合交并比大于0.8时，则将该目标框添加至该切分图片标注中。

4.根据权利要求1所述的一种用于t-cps智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，其特征在于，步骤s2中的将sk模块融入到pp-yoloe模型的特征融合网络中步骤为：将pp-yoloe模型中的fpn-pan结构中的相加融合操作替换为sk模块操作。

5.根据权利要求4所述的一种用于t-cps智慧交通场景下的实时车辆流量统计方法，其特征在于，所述步骤s2的具体步骤如下：

6.根据权利要求5所述的一种用于t-cps智慧交通场景下的实时车辆流量统...

【专利技术属性】
技术研发人员：何春红，徐梓铭，任斌，
申请(专利权)人：东莞城市学院，
类型：发明
国别省市：