道路交通流参数无人机调查与识别方法研究

摘要：

为完善我国城市道路交通流参数调查的技术手段,提高数据统计分析的效率与精度,建立一种基于无人机航拍与图像处理的调查与识别方法.以大疆Phantom 4 Pro无人机与数码相机为基础,搭建无人机航拍平台,实现交通流图像的有效采集.在Visual Studio 2017集成编译环境下,依托OpenCV开源库,提出车辆识别跟踪与测距算法,通过图像裁剪排除干扰因子,应用cvtColor函数完成灰度化处理,采用中值滤波法实现图像的降噪;引入Canny算子检测车辆边缘,通过Otsu算法进行二值化处理,使用腐蚀操作消除干扰碎片;根据车辆长宽比与面积建立车辆外接矩形,并储存其中心点,提出基于双循环遍历与冒泡排序的车道标定算法,实现车距的提取与车流量、平均速度和车流密度等参数的测算.经检验,该方法调查与识别准确率能够达到95％ 以上,相比于传统调查方法,具有简单和便捷等优势.

关键词：航拍图像、OpenCV、滤波、交通流参数、测距

所属期刊栏目：34

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金面上项目51278158;国家级大学生创新训练项目201710225086

在线出版日期：2018-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：72-77