基于视频图像检测的高速公路车型分道行驶监测系统

作者：陈钊正; 张善关; 杜飞; 胡勇; 张跃进^*

来源：科学技术与工程, 2021, 21(09): 3682-3688.

• 客货分道
• 视频检测
• 尺度不变特征变换池化
• 机器学习

为解决交通监管部门对于高速公路客货混流问题监管效率低效果差的问题,通过视频图像检测法对高速公路进行研究和应用,构建了基于机器学习和计算机视觉的视频图像检测模式,以提高视频检测的稳定性和准确率,提出了基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transformation, SIFT)池化的车辆特征提取模型,摒除传统视频背景建模稳定性和准确率不高的缺陷,获取车辆车型特征数据和分道行驶参数,经过试点样本训练后,实验结果表明:车型识别的准确率高达95%以上,车辆分道检测的准确率达到90%左右。

• 单位
  江西省交通运输科学研究院有限公司; 华东交通大学