一种基于强化学习的交通流量统计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于强化学习的交通流量统计方法，包括：采集交通场景的视频数据，获得初始视频样本；进行预处理；将预处理后的视频图像输入YOLOv8网络模型，进行目标检测；采用改进的SORT算法对检测出的预处理后的视频图像中的车辆进行跟踪；结合DDPG模型，优化目标跟踪策略，得到目标跟踪模型；将待统计的交通场景视频数据输入目标跟踪模型中，目标跟踪模型输出统计结果。本发明专利技术采用YOLOv8模型进行目标检测，能够快速准确地检测交通场景中的车辆；改进了SORT算法，从而提高了目标跟踪的准确度，额外引入强化学习技术即DDPG模型，通过学习车辆行驶时的特征，针对每个位置进行目标预测，有效提高了目标的预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智慧交通，尤其是一种基于强化学习的交通流量统计方法。

技术介绍

1、智慧交通和城市化进程的加快是促使交通流量统计领域快速发展的主要背景因素。交通管理工作的高效与精确得益于智慧交通技术的广泛应用，而城市化进程的加速则导致了交通数据量的持续增加，进一步提升了对交通流量统计的需求和重要性。交通流量统计在公共交通管理中扮演着重要角色，为交通规划、路网优化、交通信号控制以及交通安全管理提供了必要依据。

2、目前，传统的交通流量统计算法主要包括光流法、帧间差分法和背景差分法。其中，光流法对光照变化和背景变化较为敏感，当环境光照条件变化较大时，光流场分布的计算结果可能会受到严重影响。在运动目标与背景相似、或者存在遮挡等情况下，光流法很难准确地提取运动目标的形状，可能会导致目标跟踪不准确。帧间差分法在运动目标颜色均匀时，相邻帧的差别主要体现在目标运动方向的两侧，导致目标内部区域差值很小，从而产生空洞，难以获取完整准确的目标轮廓，此外，帧间差分法对于环境噪声较为敏感，阈值的选择相当关键，选择过低不足以抑制图像中的噪声，过高则可能忽略了图像中有用的变本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于强化学习的交通流量统计方法，其特征在于：该方法包括以下顺序的步骤：

2.根据权利要求1所述的基于强化学习的交通流量统计方法，其特征在于：所述步骤(1)具体是指：通过摄像头或使用现有的交通监控摄像头，在交通场景中采集视频数据。

3.根据权利要求1所述的基于强化学习的交通流量统计方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述预处理包括去除噪声、降低摄像头晃动、调整图像大小和格式；在视频中设置一个检测线或检测区域，用于统计车流量。

4.根据权利要求1所述的基于强化学习的交通流量统计方法，其特征在于：在步骤(4)中，改进的SORT算法具体是指：在跟踪过程中...

【技术特征摘要】

1.一种基于强化学习的交通流量统计方法，其特征在于：该方法包括以下顺序的步骤：

2.根据权利要求1所述的基于强化学习的交通流量统计方法，其特征在于：所述步骤(1)具体是指：通过摄像头或使用现有的交通监控摄像头，在交通场景中采集视频数据。

3.根据权利要求1所述的基于强化学习的交通流量统计方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述预处理包括去除噪声、降低摄像头晃动、调整图像大小和格式；在视频中设置一个检测线或检测区域，用于统计车流量。

4.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞登浩，丁宇豪，徐麟，郭叶晨，谢天翊，王海涛，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：