发明名称 一种基于人工标定的智能交通算法评估方法
摘要 本发明涉及一种基于人工标定的智能交通算法评估方法,包括:建立交通视频数据库;利用ViPER软件对交通视频进行人工标定;将标定的参数保存为XML格式的文件,并将其导出;对XML文件进行数据分析,获取所需交通参数;完善交通视频数据库;对待验证算法进行评估。本发明通过人工识别和标定交通视频中车辆/行人/交通标志的时间—位置信息,由计算机自动获取交通参数,与基于计算机视觉的交通参数智能算法相比,大大提高了交通参数的精度。建立了多种交通参数智能算法的评估平台,可以对待验证算法进行多场景、多参数、全方面的验证评估。评估方法准确可靠,对被评估算法的改进和完善具有一定的指导作用。
申请公布号 CN103810854A 申请公布日期 2014.05.21
申请号 CN201410074978.2 申请日期 2014.03.03
申请人 北京工业大学 发明人 辛乐;高江杰;房圣超;陈阳舟
分类号 G08G1/01(2006.01)I 主分类号 G08G1/01(2006.01)I
代理机构 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 代理人 张慧
主权项 一种基于人工标定的智能交通算法评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,建立交通视频数据库;收集多场景、不同环境下的交通视频,视频分类如下:不同地点:快速路,交叉路口,高速路口匝道;不同时段:早高峰,晚高峰,白天,傍晚;不同环境:无阴影,光照阴影明显,雾,雨雪天气;不同目标:车辆,行人,交通标志;每段时长10~60分钟不等,可以满足多种算法的验证需求;步骤2,利用ViPER软件对交通视频进行人工标定;步骤2.1,载入待标定的交通视频;步骤2.2,设定要标定的数据,包括名称、标注框种类;步骤2.3,人工标定交通视频中的各个单位即车辆/行人/交通标志的时间—位置信息;步骤3,导出人工标定的数据;将在ViPER软件中标定的数据保存为XML格式的文件,并将其导出;步骤4,对步骤3所述XML文件进行数据分析,获取所需的交通参数;步骤4.1,形成车辆行进轨迹;读取标定信息,将由X、Y、Width、Height所构成的矩形框中心(X+Width/2,Y+Height/2)视为车辆所在位置,连结各个时间点的车辆位置,形成车辆行进轨迹;步骤4.2,计算车辆数;步骤4.3,计算车间距、平均车间距;根据摄像机标定,获得视频中道路所对应的实际长度;由相邻矩形框坐标位置相减得到车间距,平均车间距为统计一段时间内的车间距均值;步骤4.4,计算车速、平均车速;根据摄像机标定,获得所画虚拟线圈所对应的实际距离,按照步骤4.2所述方法得到每辆车进入及驶出虚拟线圈的时刻,由距离/时间得到车辆行驶速度;统计一段时间内,所有经过虚拟线圈的车辆的速度,获取其平均速度;步骤4.5,计算车辆排队长度;步骤4.6,获取交通标志位置信息;读取车载视频标注的交通标志信息,获取交通标志在每一时刻的位置,通过摄像机标定,拟合出实际距离对应图像中的长度关系,由交通标志的位置信息转化为实际距离信息;步骤4.7,按照步骤4.1的方法形成行人轨迹;步骤5,完善交通视频数据库;将步骤1中所述的每段交通视频按照步骤2和步骤3所述方法进行人工标定,然后按照步骤4所述方法计算每段视频中的交通参数,原始视频及其对应的人工标定数据和交通参数共同组成用于算法评估的交通视频数据库;步骤6,对待验证算法进行评估;选取视频数据库中的同一段多或段视频,应用待验证算法测量上述交通参数,将测量结果与数据库中的交通参数进行比对,计算测量的准确度,由此判断待验证算法的准确性。
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