【摘 要】
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一个准确获取交通情况的智慧交通系统在提升交通的通行效率及缓解拥堵方面可以发挥十分重要的作用。精准且多元化的交通信息是智慧交通的重要组成部分,如何获取更加精准的道路情况仍然是国内外学者和相关企业关心的问题。当前应用于交通领域的目标检测及跟踪算法主要用于车辆的检测及跟踪。智慧交通为了获取更为全面的交通信息,将车辆与行人均作为检测及跟踪的目标。在车辆与行人的检测及跟踪中,存在光线不足、图像传输存在噪声、
【基金项目】
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国家重大研发计划项目（2018YFB2101300）；
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一个准确获取交通情况的智慧交通系统在提升交通的通行效率及缓解拥堵方面可以发挥十分重要的作用。精准且多元化的交通信息是智慧交通的重要组成部分,如何获取更加精准的道路情况仍然是国内外学者和相关企业关心的问题。当前应用于交通领域的目标检测及跟踪算法主要用于车辆的检测及跟踪。智慧交通为了获取更为全面的交通信息,将车辆与行人均作为检测及跟踪的目标。在车辆与行人的检测及跟踪中,存在光线不足、图像传输存在噪声、目标遮挡、行人运动非线性等问题,影响目标检测及跟踪的准确率。针对上述问题,论文研究内容如下:（1）目标检测算法:为了提升目标检测精准度,在原始的YOLOv3网络中,修改网络模型,及采用数据增强的形式进行网络模型训练。采用图像预处理算法应对视频中存在的噪声问题及光线不足的问题。实验结果表明,论文针对行人和不同类型车辆的检测算法相较YOLOv3算法均有提升。平均检测精度提升了4.9%。（2）目标跟踪算法:为提升目标跟踪精度,对DEEPSORT算法进行研究。论文采用无迹卡尔曼滤波算法替换卡尔曼滤波进行目标位置预测,提升目标匹配关联的准确性。采用了一种基于优先级及目标位置信息的目标匹配方法,用于判别目标遮挡问题。实验结果表明,论文目标跟踪算法MOTA指标提升了1.8,MOTP指标提升了0.1。（3）智慧交通系统构建:设计了智慧交通系统,该系统主要包含视频检测跟踪模块、交通信息统计模块以及云端数据库模块。该系统将论文目标检测和目标跟踪结合,相比于原始YOLOv3与DEEPSORT算法组合,MOTA指标提升了3.7,MOTP指标提升了0.7,实现了道路车辆与行人的流量统计及车速检测,以及将视频及交通信息统计内容上传到云端数据库。最后进行系统展示,验证了论文算法的实用性,具有很好的工程实践意义。
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