[发明专利]基于深度学习的交通拥堵检测系统及检测方法在审
| 申请号： | 201910879528.3 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110688922A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 王凤石 | 申请（专利权）人： | 苏州奥易克斯汽车电子有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G08G1/017;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 32102 南京苏科专利代理有限责任公司 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种针对监控视频的基于深度学习的交通拥堵检测系统及应用该系统的检测方法，方法包括如下步骤：S1、通过运动目标检测的方法获取交通监控视频中的运动车辆信息；S2、进行运动车辆跟踪；S3、获取交通特征参数并建立基于深度学习的交通拥堵模型；S4、计算道路拥堵指数并判断道路的拥堵级别。本发明能够实现对道路交通情况的全面、实时及精准感知，从而有效地弥补传统模式识别技术所存在的诸多问题，满足了公路日益增长的智能识别需求，为提高公路管理效率、保障城市交通的通畅运行奠定了坚实的基础。 | ||
| 搜索关键词： | 拥堵 交通拥堵检测系统 交通监控视频 运动车辆跟踪 运动目标检测 传统模式 道路交通 道路拥堵 公路管理 监控视频 交通特征 运动车辆 智能识别 有效地 城市交通 感知 通畅 学习 检测 公路 应用 交通 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的交通拥堵检测系统，其特征在于，包括：/n视频图像获取模块，用于获取交通监控视频中的运动车辆信息；/n视频图像识别处理模块，用于完成对交通监控视频中运动车辆的跟踪、交通特征参数的获取以及交通拥堵模型的建立；/n道路拥堵判断模块，用于计算道路拥堵指数并判断道路的拥堵级别；/n所述视频图像获取模块与道路环境中的多个交通监控摄像头相连接并借助所述交通监控摄像头获取交通监控视频；/n所述视频图像识别处理模块内包括有一视频处理服务器，用于对获取的交通监控视频进行分析处理，进而提取出相关的交通特征参数；/n所述道路拥堵判断模块内包括一计算单元，用于计算道路拥堵指数，还包括一判定单元，用于依据所计算出的道路拥堵指数判断道路的拥堵级别。/n
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