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智慧交通(代码实现案例)

1.项目简介

目标:

  • 了解智慧交通项目的架构
  • 知道智慧交通项目中的模块
  • 能够完成智慧交通项目的环境搭建

该项目是智慧交通项目,通过该项目掌握计算机视觉的方法在交通领域的相关应用,包括车道线检测的方法,多目标车辆追踪及流量统计方法

  • 多目标车辆追踪和计数:SORT算法,匈牙利算法,卡尔曼滤波,虚拟线圈等
  • 车道线检测:张氏相机校正,仿射变换等

汽车的日益普及在给人们带来极大便利的同时,也导致了拥堵的交通路况,以及更为频发的交通事故。智能交通技术已成为推动现代技术交通技术发展的重要力量,智能交通不仅能够提供实时的交通路况信息,帮助交通管理者规划管理策略,而且还能优化出行者的出行策略。还可以减轻交通道路的堵塞情况,降低交通事故的发生概率,提高道路运行的安全系数。

本项目分两个模块:

  • 一个是基于视频的车辆跟踪及流量统计,是一个可跟踪路面实时车辆通行状况,并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目,在视频中可看出每个车辆的连续帧路径,该项目可拓展性强,可根据企业业务外接计费结算系统、LED显示系统、语音播报系统、供电防雷系统等,

  • 另一个是车道线检测项目,是实现自动驾驶的首要任务,广泛应用于自动驾驶厂家,能够根据车载摄像头的输入,对安全驾驶区域进行预判,提醒驾驶员进行安全驾驶,减少交通事故的发生。

该项目的架构图如下所示:

  • 用户层:通过摄像头或人工选择视频送入服务层中进行处理,处理完成后可输出经渲染后的视频,或触发报警装置
  • 服务层:主要包含两个模块,
    • 一是车辆追踪及计数,该模块模块一对输入的视频进行处理,使用yoloV3模型进行目标检测,然后使用SORT进行目标追踪,使用卡尔曼滤波器进行目标位置预测,并利用匈牙利算法对比目标的相似度,完成车辆目标追踪,利用虚拟线圈的思想实现车辆目标的计数,并根据计数完成车道拥堵的判断;
    • 另一个是车道线的检测,该模块使用张氏较正法对相机进行较正,利用较正结果对图像去畸变,然后利用边缘与颜色提取车道线,利用仿射变换转换成鸟瞰图,并利用直方图滑动窗口的算法精确定位车道线,利用最小二乘法进行拟合,实现车道线的检测,并计算车辆偏离车道中心的距离,触发报警装置。
  • 效果展示

2.环境安装

该项目中使用的工具包包含以下:

NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基础包。

Numba 是一个开源 JIT 编译器,它将 Python 和 NumPy 代码的子集转换为快速机器码。

SciPy 是数学、科学和工程的开源软件。SciPy 库依赖于 NumPy,它提供方便快捷的 N 维数组操作。

h5py 从 Python 读取和写入 HDF5文件。

pandas 用于数据分析、时间序列和统计的强大的数据结构。

opencv-python 用于 Python 的预构建 OpenCV 包。

moviepy 用于进行视频处理的工具包

Filterpy 实现了卡尔曼滤波器和粒子滤波器等

具体版本见requirements文件中。

安装方法:

​
# 创建虚拟环境
conda create -n dlcv python==3.8
# 激活虚拟环境
conda activate dlcv
# 安装对应的工具包
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple​

  1. 智慧交通中包含两个模块:多目标车辆跟踪及流量统计和车道线检测

  2. 智慧交通项目分为用户层和服务层,用户层进行视频或摄像头的操作,服务层对视频进行处理,完成多目标车辆的跟踪及车流量的统计和车道线检测

# 3.算法原理

该项目中主要包含车道线检测和车辆追踪与计数的模块,使用的算法主要有SORT/DeepSORT,卡尔曼滤波,匈牙利算法以及在车道线检测中使用的张氏校正法,项目主要分以下几个部分进行介绍:

- 多目标追踪
- SORT/DeepSort
- 卡尔曼滤波
- 匈牙利算法
- 相机校正
 

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