[发明专利]一种基于视频的隧道车流量统计方法

权利要求书

1.一种基于视频的隧道车流量统计方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤A、数据集制作，获取隧道内若干包含车辆的视频图像，将收集到的视频图像使用Python转化为图片，并使用labelImg工具对每一张图片进行标注，得到原始图片和标签数据，标注时，将车辆分为三种类别，分别是小轿车、货车和大巴车；

步骤B、数据集划分，将步骤A中完成标注的图片按照6:4的比例分别划分为训练集和测试集；

步骤C、构建基于改进的yolov3车辆识别检测模型，对传统的基础yolov3模型进行改进，在改进的模型中，对先验框anchor boxes的K-means聚类方式进行改进，采用两步聚类法，首先采用BRICH聚类算法生成9个聚类中心作为anchor boxes的初始点，接着采用K-means聚类算法得到最终的anchor boxes的尺寸，最后得到基于改进的yolov3车辆识别检测模型；其中，anchor boxes表示锚框；

步骤D、车辆识别模型训练，在步骤C构建好的基于改进的yolov3车辆识别检测模型上使用训练集进行模型训练，并在测试集上进行测试，得到最终的基于改进的yolov3车辆识别检测模型，使用最终的基于改进的yolov3车辆识别检测模型实现对车辆的跟踪检测以及车流量统计；

步骤D1、车辆跟踪，特征提取网络对输入的图像进行特征提取，输出车辆检测框的中心坐标、宽、高、置信度以及分类结果，将当前帧检测到的车辆的位置信息与上一帧检测到的所有车辆的位置信息进行对比，判定是否为同一辆车；

步骤D2、车流量统计，设定虚拟检测线以及区分车道线，通过判断车辆检测框与虚拟检测线和区分车道线的关系，得到车道对应的车流量；

D2.1、初始时，在车道上设置虚拟检测线以及区分车道线；

D2.2、当车辆经过虚拟检测线时，并且车辆的检测框中心坐标在区分车道线的左侧时，则下行车流统计计数加一，否则上行车流统计数加一，最后更新车辆的检测框中心坐标；

车辆经过虚拟检测线的判定标准如下：

其中，为车辆检测框的左上角坐标，为车辆检测框的右下角坐标；

车辆上下行判定标准如下：

其中，为车辆检测框的中心坐标。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频的隧道车流量统计方法，其特征在于：所述步骤C中，BRICH聚类算法首先对整个数据集进行扫描，建立一个聚类特征树，然后对聚类特征树的叶结点进行聚类，得到9个聚类中心作为K-means聚类算法的初始中心点，最后采用K-means聚类算法得到最终的anchor boxes的尺寸。

3.根据权利要求1所述的一种基于视频的隧道车流量统计方法，其特征在于：所述基于改进的yolov3车辆识别检测模型中，图片的输入尺寸为416*416像素，特征提取网络提取出13*13像素、26*26像素以及52*52像素这三个尺度的特征图。

4.根据权利要求1所述的一种基于视频的隧道车流量统计方法，其特征在于，所述步骤D1具体如下：

D1.1、初始时，将本帧内所有检测到的车辆赋予唯一的ID编号；

D1.2、将当前帧检测到的车辆的位置信息逐一与上一帧所有车辆的位置信息进行比对，若当前帧某个车辆的检测框中心坐标在上一帧某个车辆的检测框之内，则判定两辆车为同一辆车，更新该ID编号车辆的检测框中心坐标、宽、高以及分类结果；若当前帧某个车辆的检测框中心坐标均未在上一帧某个车辆的检测框之内，则记为新车辆，同时赋予其ID编号。

5.根据权利要求1所述的一种基于视频的隧道车流量统计方法，其特征在于：所述步骤A中，在图片标注过程中，删除未包含车辆的图片。