[发明专利]一种基于无人机视频的交通数据采集方法

说明书

本发明公开了一种基于无人机视频的交通数据采集方法：首先进行道路特征点选取和测量；然后进行无人机拍摄，再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；然后进行图像匹配；再进行车辆目标检测，实现多目标跟踪，最后进行交通参数的计算，得到车辆的交通数据。本发明的基于无人机视频的交通数据采集方法既能发挥无人机机动灵活的优势，又能保证交通参数提取的准确性、可靠性，具有很强的可行性和实用性。

技术领域

本发明涉及交通信息采集领域，具体涉及一种基于无人机视频的交通数据采集方法。

背景技术

交通监测是智慧交通的基础，交通监测主要依赖于各类检测设备，主要分为两类：固定型交通检测器(如微波、雷达等)和移动型交通检测设备(GPS，浮动车等)。然而，固定型交通检测器布设数量有限、且仅能获取断点数据，难以准确评估连续路段的交通状态；移动型检测设备受抽样率的影响，在可靠性方面有一定局限性。

无人机通过搭载高清摄像机和通讯设备，可实现定点、巡航等机动、灵活的交通实时、连续监测。无人机视频监测集成了固定型检测器和移动型检测器的特点，根据应用场景需求，可定点、可移动，且视频信息量大、可溯源；无人机视频结合计算机图像处理技术，可大范围获取交通流量、车辆轨迹、速度等交通参数；因此，利用无人机视频监测提取交通参数信息已经引起了国内外许多学者的注意。但是，基于图像处理技术，将每帧的静态信息检测、跟踪，转变为动态的交通参数，仍存在以下局限：

①无人机视频车辆检测和跟踪的精度不足，通常小于90％；

②无人机视频交通参数提取精度缺乏有效的实地验证；

③运动车辆参数，如速度、轨迹等信息，输出结果可靠性差，难以满足实际交通数据采集需求。

上述局限性问题的存在，使得无人机监测优势难以充分发挥；因此，如何机动灵活、实时准确、高可靠性的获取目标区域的交通参数，是智慧交通需要解决的关键性问题之一。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于一种基于无人机视频的交通数据采集方法，能发挥无人机机动灵活的优势，又能保证交通参数提取的准确性、可靠性，具有很强的可行性和实用性。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。

一种基于无人机视频的交通数据采集方法，包括以下步骤：

步骤1，道路特征点选取和测量：选取K(K≥20)个特征点，使K(K≥20)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]；

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；

步骤4，对无人机拍摄的视频进行图像匹配：

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}和目标轨迹集T＝{T_j，j＝1,2,...,m}；

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。

本发明技术方案的特点和进一步的改进在于：

(1)步骤1中，所述选取K(K≥20)个特征点为从道路标线中选取或人工粘贴标记。