无人机视频的交通参数提取方法及验证

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.共进行7组不同飞行高度(150～350 m)、不同行驶速度(40～90 km/h)验证试验,累计获得70 min试验路段监测视频,2辆试验车共获得5400帧、1192个速度验证信息.验证试验结果表明:视频识别算法目标检测精度为90.88％、追踪精度为98.9％,提取的车辆速度参数整体绝对误差在 ±3 km/h以内、相对误差在2％以内,参数提取整体准确率达98％.验证了无人机视频交通参数提取的可靠性和准确性,为交通管控提供了一种监测方法和数据提取手段,也为交通行为研究提供了数据采集手段.