【摘 要】
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为了研究无人机监测视频准确提取运动车辆交通参数信息,采用计算机人工智能图像处理技术和实际道路场景验证试验方法,提出一种基于YOLO v3神经网络模型的目标检测和Deep-Sort多目标跟踪算法相结合的运动车辆参数提取方法。为了验证无人机交通参数提取方法的可行性、准确性、可靠性,采用试验路段场景数字化、特征点标记、世界坐标采集的方法,标定世界坐标与图像坐标转换矩阵。采用装载高精度GNSS-RTK定位
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804;中交第一公路勘察设计研究院有限公司,陕西 西安 710065;交通安全应急保障技术交通运输行业研发中心,陕西 西安 710065;中交第一公
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为了研究无人机监测视频准确提取运动车辆交通参数信息,采用计算机人工智能图像处理技术和实际道路场景验证试验方法,提出一种基于YOLO v3神经网络模型的目标检测和Deep-Sort多目标跟踪算法相结合的运动车辆参数提取方法。为了验证无人机交通参数提取方法的可行性、准确性、可靠性,采用试验路段场景数字化、特征点标记、世界坐标采集的方法,标定世界坐标与图像坐标转换矩阵。采用装载高精度GNSS-RTK定位和车载OBD的试验车辆实时记录车辆微观运动参数(时间、速度、加速度等),对比验证视频提取车辆参数的准确性
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