CN110599781A - 一种智慧化城市的车流统计识别系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智慧化城市的车流统计识别系统，包括视频源、车辆统计系统和信号机，视频源为交通视频接入的视频信息，车辆统计系统包括AI识别车辆、图像处理以及生成车流信息数据报告。该智慧化城市的车流量统计系统结合现代人工智能技术及图像处理技术研发一套关于路口通过交通摄像头实现的车辆统计算法，可实现在路口根据图像获取并得到车辆信息的目的；通过车辆计数模块对经过车辆进行计数统计，并计算车辆的进出时间达到有效控制红绿灯时间的长短，数据结果返回信号机自适应控制调节路口信号灯，使得对于车流量的统计更加方便快捷，并且本系统采用嵌入式方法实现，更易于维护和管理，较于传统的地感传感器能节省很大的成本费用。

Description

一种智慧化城市的车流统计识别系统
技术领域
本发明涉及智慧化城市的技术领域，具体来说，涉及一种智慧化城市的车流统计识别系统。
背景技术
目前的国内很多城市交通拥堵情况很严重，很多十字路口的红绿灯配时其实并不是最优的，若采用传统地感线圈与地磁来进行动态感知统计车流量信息，则成本高昂且费时费力，还不便于维护和管理。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案，通过基于深度学习的车辆精确感知检测，可以精准的感知交通路口各个方向的车辆数量、流量和密度，从而可以给交通路口的最优配时提供准确依据，如果在各个路口都用上这种车辆检测技术，那对交通拥堵将是极大的缓解。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智慧化城市的车流统计识别系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种智慧化城市的车流统计识别系统，包括视频源、车辆统计系统和信号机，所述视频源为交通视频接入的视频信息，所述车辆统计系统包括AI识别车辆、图像处理以及生成车流信息数据报告，所述图像处理包括车辆计数功能、监控区域内判断是否有车辆功能以及检测区域内进出车辆时间统计功能，所述信号机以及车辆统计系统均连接有实时识别可视化，上述各项功能经调试顺利实现后，将此系统集成到预设的GPU硬件，将GPU硬件嵌入到信号机进行联合调试，各项没有异常后交付上线使用。
以下是本发明对上述技术方案的进一步优化：
所述车辆计数功能采用背景差算法，具体如下：首先建立车辆的数据模型，模型采用机器学习hog + SVM实现车辆的识别，为了更好的体验和直观的感受系统处理过程，利用图像处理opencv技术将画面展示出来，并在视频图像中建立统计区域线，车辆进入区域线系统将自动实现车辆计数。
进一步优化：所述监控区域内判断是否有车辆功能采用opencv图像过滤的方法，具体如下：根据要求在路口实线停车线内系统不断遍历接收到的视频进行分析，是否有车辆存在，如果存在车辆则开始车辆统计计数，并上传至信号机，否则将不作计数并返回数据为空。
进一步优化：所述检测区域内进出车辆时间统计功能采用创建数据工作流的方法，具体如下：结合第二步实现的功能在停车线内检测到车辆计数并开始跟踪车辆返回车辆停留的时间并上传至信号机。
进一步优化：所述AI识别车辆识别车辆后将其上传至图像处理，经过图像处理的功能处理后将数据上传至车流信息数据报告，所述车流信息数据报告根据图像处理的结构自动生成数据报告。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：该智慧化城市的车流量统计系统将代替地感线圈与地磁来进行动态感知统计车流量信息，结合现代人工智能技术及图像处理技术研发一套关于路口通过交通摄像头实现的车辆统计算法，可实现在路口根据图像获取并得到车辆信息的目的；通过车辆计数模块对经过车辆进行计数统计，并计算车辆的进出时间达到有效控制红绿灯时间的长短，数据结果返回信号机自适应控制调节路口信号灯，然后汇总给统计中心，使得对于车流量的统计更加方便快捷，并且本系统采用嵌入式方法实现，更易于维护和管理，极大的缓解了交通拥堵的情况，相比较于传统的地感传感器能节省很大的成本费用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的总体系统的模块结构示意图；
图2为本发明实施例中车流量统计图；
图3为本发明实施例中时间段内车流量统计图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述：
请参阅图1-3，一种智慧化城市的车流统计识别系统，包括视频源、车辆统计系统和信号机，视频源为交通视频接入的视频信息，车辆统计系统包括AI识别车辆、图像处理以及生成车流信息数据报告，图像处理包括车辆计数功能、监控区域内判断是否有车辆功能以及检测区域内进出车辆时间统计功能，信号机以及车辆统计系统均连接有实时识别可视化，上述各项功能经调试顺利实现后，将此系统集成到预设的GPU硬件，将GPU硬件嵌入到信号机进行联合调试，各项没有异常后交付上线使用，由于AI识别车辆需要获取大量的图形及数据，车流统计系统嵌入式硬件采用GPU核心处理，以提高图像处理能力和速度，保证系统的持续正常运行。
上述过程的系统软件采用交通视频接入—图形处理—获得处理结果上传至交通信号机的软件模式。
而上述开发系统的图像处理包括车辆计数功能、监控区域内判断是否有车辆功能以及检测区域内进出车辆时间统计功能，具体功能如下：
车辆计数功能采用背景差算法，具体如下：首先建立车辆的数据模型，模型采用机器学习hog + SVM实现车辆的识别，为了更好的体验和直观的感受系统处理过程，利用图像处理opencv技术将画面展示出来，并在视频图像中建立统计区域线，车辆进入区域线系统将自动实现车辆计数。
监控区域内判断是否有车辆功能采用opencv图像过滤的方法，具体如下：根据要求在路口实线停车线内系统不断遍历接收到的视频进行分析，是否有车辆存在，如果存在车辆则开始车辆统计计数，并上传至信号机，否则将不作计数并返回数据为空。
检测区域内进出车辆时间统计功能采用创建数据工作流的方法，具体如下：结合第二步实现的功能在停车线内检测到车辆计数并开始跟踪车辆返回车辆停留的时间并上传至信号机。
所述AI识别车辆识别车辆后将其上传至图像处理，经过图像处理的功能处理后将数据上传至车流信息数据报告，车流信息数据报告根据图像处理的结构自动生成数据报告。
本系统所使用的设备配置表如下表所示：
注：上述设备二选一。
最终测试和模拟效果：随机选取某一路段进行模拟实验，其车流量统计如图2所示，而这一时间段内车流量统计如图3所示，最终生成CSV文件数据统计则采用EXCEL表格进行统计，由此可见，本系统对车流量的识别和处理是有效的，可以精准的得到车流量的信息，这样信号机就可以根据反馈结果自适应控制调节路口信号灯。
综上，借助于本发明的上述技术方案，该智慧化城市的车流量统计系统将代替地感线圈与地磁来进行动态感知统计车流量信息，结合现代人工智能技术及图像处理技术研发一套关于路口通过交通摄像头实现的车辆统计算法，可实现在路口根据图像获取并得到车辆信息的目的；通过车辆计数模块对经过车辆进行计数统计，并计算车辆的进出时间达到有效控制红绿灯时间的长短，数据结果返回信号机自适应控制调节路口信号灯，然后汇总给统计中心，使得对于车流量的统计更加方便快捷，并且本系统采用嵌入式方法实现，更易于维护和管理，极大的缓解了交通拥堵的情况，相比较于传统的地感传感器能节省很大的成本费用。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种智慧化城市的车流统计识别系统，其特征在于：包括视频源、车辆统计系统和信号机，所述视频源为交通视频接入的视频信息，所述车辆统计系统包括AI识别车辆、图像处理以及生成车流信息数据报告，所述图像处理包括车辆计数功能、监控区域内判断是否有车辆功能以及检测区域内进出车辆时间统计功能，所述信号机以及车辆统计系统均连接有实时识别可视化，上述各项功能经调试顺利实现后，将此系统集成到预设的GPU硬件，将GPU硬件嵌入到信号机进行联合调试，各项没有异常后交付上线使用。
2.根据权利要求1所述的一种智慧化城市的车流统计识别系统，其特征在于：所述车辆计数功能采用背景差算法，具体如下：首先建立车辆的数据模型，模型采用机器学习hog +SVM实现车辆的识别，为了更好的体验和直观的感受系统处理过程，利用图像处理opencv技术将画面展示出来，并在视频图像中建立统计区域线，车辆进入区域线系统将自动实现车辆计数。
3.根据权利要求1所述的一种智慧化城市的车流统计识别系统，其特征在于：所述监控区域内判断是否有车辆功能采用opencv图像过滤的方法，具体如下：根据要求在路口实线停车线内系统不断遍历接收到的视频进行分析，是否有车辆存在，如果存在车辆则开始车辆统计计数，并上传至信号机，否则将不作计数并返回数据为空。
4.根据权利要求1所述的一种智慧化城市的车流统计识别系统，其特征在于：所述检测区域内进出车辆时间统计功能采用创建数据工作流的方法，具体如下：结合第二步实现的功能在停车线内检测到车辆计数并开始跟踪车辆返回车辆停留的时间并上传至信号机。
5.根据权利要求1所述的一种智慧化城市的车流统计识别系统，其特征在于：所述AI识别车辆识别车辆后将其上传至图像处理，经过图像处理的功能处理后将数据上传至车流信息数据报告，所述车流信息数据报告根据图像处理的结构自动生成数据报告。
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