| 专利名称 | 一种基于深度卷积神经网络的车流密度估计方法 | 申请号 | CN201611267917.3 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN106650913A | 公开（授权）日 | 2017.05.10 | 申请（专利权）人 | 中国科学技术大学 | 发明（设计）人 | 康宇;魏梦;宋卫国;曹洋;袁璟 | 主分类号 | G06M11/00(2006.01)I | IPC主分类号 | G06M11/00(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06K9/32(2006.01)I;G06K9/34(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于深度卷积神经网络的车流密度估计方法 至一种基于深度卷积神经网络的车流密度估计方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明提出了一种基于深度卷积神经网络的车流密度估计方法，包括利用摄像机收集道路视频图像，通过图像预处理，将多尺度金字塔图像块送入卷积神经网络，提取由底层简单到高层抽象的特征，得到各种尺度车流图像的分布密度图；再用全连接网络层学习多尺度分布密度图到整体图像分布密度图以及图像总车辆个数的映射；对卷积神经网络输出的视频图像的分布密度图划分感兴趣区域，对感兴趣区域像素求和得到单车道或多车道车辆数；通过区域长度计算得到区域瞬时车流密度。本发明大大提高了车辆计数和车流密度估计的准确性和实时性。 |
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