【摘要】：在智能交通管理中,針對如何解決反映各路段全方位交通狀況的問題,設(shè)計基于無人機(jī)航拍的車輛檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)對車輛在視頻中位置進(jìn)行檢測,并對車輛數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計。以此作為現(xiàn)有交通管理系統(tǒng)的有力輔助手段。首先設(shè)計系統(tǒng)的整體框架。接著設(shè)計實(shí)現(xiàn)基于金字塔L-K光流法的視頻穩(wěn)像,并在NVIDIA Jetson TX1嵌入式平臺上實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測算法。探索在嵌入式平臺上,應(yīng)用ROS系統(tǒng)框架組織多進(jìn)程協(xié)同運(yùn)行與通信。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對于現(xiàn)有交通路段上動態(tài)可靠的車輛數(shù)量統(tǒng)計和車輛在視頻中位置檢測功能,對于視頻的處理幀率達(dá)到14fps。
[Abstract]:In the intelligent traffic management, aiming at how to solve the problem of how to reflect the omni-directional traffic condition of each road section, a vehicle detection system based on UAV aerial photography is designed. The system detects the position of vehicles in video and counts the number of vehicles. Take this as the existing traffic management system powerful auxiliary means. Firstly, the whole frame of the system is designed. Then, the video image stabilization based on pyramid LK optical flow method is designed and implemented, and the vehicle detection algorithm based on deep learning is implemented on NVIDIA Jetson TX1 embedded platform. Explore the application of ROS system framework on embedded platform to organize multi-process cooperative operation and communication. The system realizes the dynamic and reliable statistics of the number of vehicles on the existing traffic sections and the position detection of the vehicles in the video. The frame rate of the video processing is up to 14 fps.
【作者單位】： 四川大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：成都市科技惠民項(xiàng)目(No.2015-HM01-00293-SF)
【分類號】：TP391.41;U495

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本文編號：2433289