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题名目标检测下的车型对交通流速度影响研究
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作者
徐慧智
常梦莹
陈祎楠
郝东升
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机构
东北林业大学土木与交通学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第24期314-321,共8页
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基金
国家自然科学基金(51638004,71771047)。
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文摘
针对传统目标检测跟踪算法识别精度低,实时性差等缺点,提出了一种基于YOLOv5s和DeepSort算法模型的视频车辆实时车流量和速度检测方法。构建了包含25 877个目标样本的数据集,采用YOLOv5s算法模型实现视频车辆的检测,利用DeepSort算法对车辆进行跟踪计数与测速,实现了路段监控对车辆的实时检测。基于深度学习获取的速度与交通量数据,构建了不同车型对交通流速度影响模型,探究畅通状态、稳定状态、拥挤状态下车型的速度与交通量之间的关系,结果表明:算法模型对视频车辆的检测效果良好,平均准确度达到91.4%;不同状态下,车型对交通量速度的影响程度不同;畅通状态和稳定状态下,出租车的速度对交通量影响较大;拥挤状态下,私家车的车速受交通量影响较大。
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关键词
交通管控
目标检测
不同车型
深度学习
交通流速度模型
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Keywords
traffic control
target detection
different vehicle types
deep learning
traffic flow speed model
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分类号
U268.6
[机械工程—车辆工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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