【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能交通，具体涉及无人机航拍车辆轨迹追踪方法。
技术介绍
1、轨迹数据是指个体在时间和空间上的移动路径信息，大量有效的车辆轨迹数据是交通领域研究的重要数据支撑。车辆轨迹数据可以提供详细的出行信息，包括出发地、目的地、路线、出行方式等，可以被用于交通规划、交通流量预测、路网优化、出行模式分析、交通安全等多个方面的研究。通过对轨迹数据的分析和挖掘，可以更好地理解城市交通系统的运行情况，发现潜在问题，并提出有效的解决方案。
2、传统的数据采集方式费时费力，且无法提供高精度的数据。gps、雷达等设备虽然能提供精度较高的数据，但是需要对道路进行改造，成本较高，可实施性较差。鉴于机器视觉技术的高速发展，利用目标检测算法和目标追踪算法实现交通数据自动化采集，能有效地提高数据采集的效率和精度。基于机器视觉的车辆轨迹提取方法是以目标检测和目标追踪为基础，实现车辆轨迹自动提取的方法，目前已经具有广泛的应用。
3、然而，strongsort追踪算法在运用时存在id识别的问题。由于百米高空的航拍追踪属于中宏观的检测，且道路...
【技术保护点】
1.基于StrongSORT的无人机航拍车辆轨迹追踪方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
2.根据权利要求1所述的基于StrongSORT的无人机航拍车辆轨迹追踪方法，其特征在于：所述步骤一中获取用于训练YOLOv5网络模型的训练集；过程为：
3.根据权利要求2所述的基于StrongSORT的无人机航拍车辆轨迹追踪方法，其特征在于：所述步骤四中随着视频的进行，StrongSORT将根据YOLOv5的检测结果不断输出车辆检测框的轨迹信息，将具有相同车辆ID的轨迹信息放置于用一个列表中，即为每个车辆的轨迹；直至完成待测的航拍视频中所有车辆的轨迹追
【技术特征摘要】
1.基于strongsort的无人机航拍车辆轨迹追踪方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
2.根据权利要求1所述的基于strongsort的无人机航拍车辆轨迹追踪方法，其特征在于：所述步骤一中获取用于训练yolov5网络模型的训练集；过程为：
3.根据权利要求2所述的基于strongsort的无人机航拍车辆轨迹追踪方法，其特征在于：所述步骤四中随着视频的进行，strongsort将根据yolov5的检测结果不断输出车辆检测框的轨迹信息，将具有相同车辆id的轨迹信息放置...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。