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公开(公告)号：CN117423074A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311531764.9
申请日：2023-11-15
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/80
Abstract: 本发明涉及机器视觉领域，具体涉及一种基于城市高点视频监控的车辆检测方法。该方法根据参照物计算真实世界和相机图像的映射关系；利用实际位置判断出路口区域、各个车道区域以及车道区域内的每条车道，在图像上叠加线条图层，形成虚拟道路标线。同时，将固有背景遮挡覆盖的区域通过不规则多边形绘制，并设置遮挡影响因子；根据得到的图像作为训练数据，并对图像数据进行图像增强，通过图像增强技术训练检测模型。最后，利用训练完成的检测模型对城市高点摄像头摄制的视频画面进行车辆检测。本发明在处理复杂环境中的遮挡问题上表现出色，有效提高了车辆检测的准确性和效率，具有重要的实用价值。
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公开(公告)号：CN116862997A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310868026.7
申请日：2023-07-14
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种相机标定计算并验证的方法、装置、设备及存储介质，具体方法包括获取相机原始视频；进行相机标定，计算相机内外参数；建立图像像素坐标系与真实世界坐标系映射关系，绘制网栅格；动态目标实时检测，并计算输出真实世界坐标。本发明提供的相机标定方法简单，并在一秒内根据标定结果计算相机参数，进而叠加网栅格，实现高效率的标定计算并验证。
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公开(公告)号：CN115953895A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211535446.5
申请日：2022-12-02
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种检测视频车辆的方法，具体涉及智能交通技术领域，包括；使用数据采集模块，获取车辆信息和实际路况坐标数据；使用图像检测模块，依次进行分割任务、识别任务、检测任务和追踪任务；使用的数据分析模块，获取目标车辆完整轨迹；使用数据输出模块：对数据进行存储、转换和上传。本发明通过复用路口现有监控相机，即可同时接入多路相机监控视频，只需一台设备即可检测处理路口四个方向的监控视频；利用检测器本体充分提供接口供交通信号控制机应用可上传实时交通流量数据，解决通信设备上传困难问题，采集到更全面更准确的交通流量参数以及高精度高准确率的车流量、速度、车头时距等多种类型交通数据。
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公开(公告)号：CN118212792A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410280499.X
申请日：2024-03-12
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明提供一种基于高空视频的交叉口信号自适应控制方法，所述方法包括以下步骤S1、相机标定，配置交叉口车道信息；S2、设置交叉口信控基础约束参数；S3、检测交叉口实时交通流量，计算基础配时方案；S4、基于所述基础配时方案计算自适应控制方案。本发明能够快速获取整个交叉口车道分布，以及各车道车流量，并将之应用于信控配时方案的生成；能够基于当前信控方案，结合自适应控制修正系数进行逐步调整，不会出现前后信控方案变化太大、不利于行车安全的不良情况；能够在当前信控周期内，获取车道级交通拥堵指数和车辆延误指数，对当前周期剩余相位的绿灯时间进行自适应控制调整，更加适配各种突发情况导致的车流异常变化。
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公开(公告)号：CN115909233A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211535433.8
申请日：2022-12-02
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
IPC: G06V20/54 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机动车检测系统使用方法，具体涉及智能交通技术领域，包括以下步骤：步骤一：构建模型训练数据集；步骤二：构建YOLO神经网络；步骤三：训练目标检测模型；步骤四：检测视频、验证效果；所述构建YOLO神经网络，包括：用于将YOLO主干特征提取网络由CSPdarknet53_tiny改进优化的YOLO网络模型改进方案。本发明使用的YOVO检测方法是一步方法,解决物体检测的速度很慢等问题，并通过CSPdarknet53_tiny改进优化，经过大量测试推导所得的各项参数、各层间的连接关系，在主干网络中通过融合层指定下一个卷积层的输入层，采用跨级结构和跨阶段密集特征重用块，以提高特征的可重用性，极大地提高了特征提取的完整性和有效性，进而提高了算法的检测精度。
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公开(公告)号：CN118097960A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410314465.8
申请日：2024-03-19
Applicant: 安徽科力信息产业有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种基于道路承载能力的路况监测方法及装置，其中方法内容包括：监测保存所有时段路口流量和道路基础信息；通过所述路口流量和道路基础信息计算道路承载能力；根据所述路口流量计算当前时段道路承载量；根据所述当前时段道路承载量和道路承载能力计算道路通行流量系数，判断通行流量系数是否小于预设阈值，若为是，路况为顺畅。本申请实现了不依赖互联网数据达成城区道路路况状况实时掌握，从而对区域拥堵路段进行科学化管理、精准化管控。
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