[发明专利]一种基于无人机视频的交通数据采集方法

权利要求书

1.一种基于无人机视频的交通数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，道路特征点选取和测量：选取K个特征点，使K个特征点在图像中形成棋盘格；测量每个特征点的世界坐标，记为：C_k＝[u_k,v_k,p_k]，其中，K≥20；

步骤2，无人机视频拍摄：根据监测范围场景，无人机在高空进行视频拍摄；

步骤3，对无人机拍摄的视频进行图像预处理：将世界坐标与图像坐标进行单应性变换；

子步骤3.1，根据K个特征点的世界坐标和参考帧中的图像坐标，计算单应性矩阵T：

其中，[u,v,p]为世界坐标，[x₀,y₀,z₀]为参考帧N₀的图像坐标；

子步骤3.2，再根据所述单应性矩阵，进行无人机拍摄的视频图像的世界坐标与图像坐标的单应性变换；

步骤4，对无人机拍摄的视频进行图像匹配：

子步骤4.1，确定旋转位移矩阵W；

子步骤4.2，根据所述旋转位移矩阵W，标定第n帧与参考帧之间的对应关系，完成图像匹配；

步骤5，车辆目标检测：采用YOLO v3车辆检测模型，将输入图像分为S×S个网格，当某个检测目标中心落在所述网格中时，所述网格负责预测所述检测目标，得到检测目标结点集N＝{N_i，i＝1,2,...,I}和检测目标轨迹集T＝{T_j，j＝1,2,...,m}；

根据K个特征点，采用下式确定旋转位移矩阵W：

其中，[x_n,y_n,z_n]为第n帧的图像坐标，[x₀,y₀,z₀]为参考帧N₀的图像坐标；

步骤6，多目标跟踪：采用Deep-Sort多目标跟踪算法，实现数据关联；

步骤7，交通参数计算：根据车辆在不同帧中的位置和时间间隔，得到车辆的交通数据。

2.根据权利要求1所述的基于无人机视频的交通数据采集方法，其特征在于，步骤1中，所述选取K个特征点为从道路标线中选取或人工粘贴标记。

3.根据权利要求1所述的基于无人机视频的交通数据采集方法，其特征在于，步骤6包含以下子步骤：

子步骤6.1，将当前帧检测目标结点集N＝{N_i，i＝1,2,...,I}和检测目标轨迹集T＝{T_j，j＝1,2,...,m}作为数据输入，对每条轨迹进行卡尔曼预测，得到轨迹j在第n帧的预测结点集

子步骤6.2，计算当前帧预测结点集与检测目标结点集N的IOU匹配度，IOU＝(r_ij)_I×m；其中，N_j指的是轨迹j对应的当前帧检测目标结点集；

子步骤6.3，设置IOU阈值，并通过匈牙利指派算法得到IOU最大的唯一匹配，进行数据关联。

4.根据权利要求1所述的基于无人机视频的交通数据采集方法，其特征在于，步骤7中，所述车辆的交通数据包含速度和轨迹，其中，

纵向速度采用下式进行计算：

横向速度采用下式进行计算：

[x_n,y_n]为车辆在第n帧的横向坐标和纵向坐标，θ为间隔帧数，为了保证输出速度的平顺性θ≥5；△t为相邻两帧时间间隔。