基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2021年第2期北京时间：

作者：陈秀锋，吴阅晨，邴其春，聂蕊蕊

单位：青岛理工大学，机械与汽车工程学院，山东 青岛 266520

摘要：针对城市道路车流量检测中车辆误分类问题，提出一种基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法。首先，采集车辆图像样本并随机裁剪以构建小客车、公交车和摩托车的均衡数据集，通过 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法聚类获得 3 类车型的高度、宽度尺寸，以此校正场景车辆识别线圈尺寸，布设物体检测线圈与组合车辆识别线圈；其次，基于均衡数据集训练ResNet18卷积神经网络完成车辆类型判断；最后，采用改进的核相关滤波器追踪算法追踪车辆轨迹，通过计数线完成多流向车流量检测。验证分析表明：对单向车流，高峰、平峰正检率均值提升了5.09%、4.57%，误检率均值降低了5.31%、2.35%；多向车流中，直行车流的高峰、平峰正计率提升了 5.01%、5.99%，左转车流的高峰、平峰正计率提升了 4.29%、 4.56%。

关键词：智能交通,类锚虚拟线圈,车流量检测,核相关滤波器,卷积神经网络

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(51678320)；山东省自然科学基金/Natural Science Foundation of Shandong Province, China(ZR2019MG012)；山东省重点研发计划/ Key Research and Development Program of Shandong Province, China(2019GGX101038)。