基于改进的轻量化YOLO与几何构建的多车道路口流量统计模型

作者：程宇阳; 周丙涛^*; 王栋; 杨杰; 施成熙

来源：信息技术与信息化, 2021, (10): 28-36.

• 模式识别
• 目标检测
• YOLO
• 智能交通
• 交通流量

针对目前对于多车道十字交通路口车流量监控和统计研究较少的问题,设计了一种全新的车流量监测系统。系统由两部分组成,第一部分是基于改进的轻量化YOLO的车辆识别模块,提出一种轻量化MobilenetVz-yolo网络;第二部分是基于几何构建的区域划分流量统计模块,通过建立匹配监控视像的坐标系,构建车道/终止线的函数,施以几何分析进行区域划分,然后接收第一部分的车辆坐标信息,并计算车辆的区域率属函数,最终得到各个车道的瞬时车流量统计数据。实验结果表明,MobilenetVz-yolo网络有着比传统Mobilenet-yolo更快的速度和相似的准确度,计算速度达到26帧/s,准确度达到92.9%。而流量统计模块在12区域的十字路口划分情况下,车流量统计的准确率达到了95.00%。车流量监测可解决复杂多车道十字路口的车流量统计和数字化问题。

• 单位
  机电工程学院; 湖北民族大学