基于机器视觉对交通场景中车辆速度的识别研究  

作　　者：付勇高 

机构地区：[1]无锡市市政设施建设工程有限公司,江苏无锡214011

出　　处：《城市道桥与防洪》2023年第8期253-255,共3页Urban Roads Bridges & Flood Control

摘　　要：通过对YOLOv5机器视觉框架进行二次开发,同时融合DeepSORT追踪算法,实现对桥梁交通车辆时空信息的提取和车辆轨迹的追踪。改进了传统的虚拟线圈法,实现了对车辆速度的测量,避免对传统方法中因检测线圈的像素变化进行阈值的设定,提高了算法的普适性。最后,将算法应用到实际的场景中与测速仪结果进行对比,其中平均误差在1%以内,误差最大值控制在为15%以内。

关 键 词：桥梁工程 机器视觉 YOLOv5 DeepSORT 虚拟线圈法 

分 类 号：U491.255[交通运输工程—交通运输规划与管理]