道路交通流参数无人机调查与识别方法研究

为完善我国城市道路交通流参数调查的技术手段,提高数据统计分析的效率与精度,建立一种基于无人机航拍与图像处理的调查与识别方法。以大疆Phantom 4 Pro无人机与数码相机为基础,搭建无人机航拍平台,实现交通流图像的有效采集。在Visual Studio 2017集成编译环境下,依托Open CV开源库,提出车辆识别跟踪与测距算法,通过图像裁剪排除干扰因子,应用cvt Color函数完成灰度化处理,采用中值滤波法实现图像的降噪;引入Canny算子检测车辆边缘,通过Otsu算法进行二值化处理,使用腐蚀操作消除干扰碎片;根据车辆长宽比与面积建立车辆外接矩形,并储存其中心点,提出基于双循环遍历与冒泡排序的车道标定算法,实现车距的提取与车流量、平均速度和车流密度等参数的测算。经检验,该方法调查与识别准确率能够达到95%以上,相比于传统调查方法,具有简单和便捷等优势。