【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及計算機視覺、智能交通，尤其涉及一種基于圖像識別的城市道路識別的方法。
技術(shù)介紹
1、隨著城市信息化和數(shù)字化進程的加速，城市道路的擁堵問題日益嚴重。為了提高城市道路的運行效率，需要對城市道路進行實時監(jiān)控和分析。傳統(tǒng)的城市道路識別方法往往依賴于人工巡查，物理傳感器或者地圖數(shù)據(jù)，存在效率低下、成本高昂且數(shù)據(jù)更新不及時等問題。因此，研究一種高效、準確的基于圖像識別的城市道路識別方法具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了解決以上技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供了一種基于圖像識別的城市道路識別的方法。解決當前城市道路識別領(lǐng)域面臨的一系列挑戰(zhàn)和問題，特別是識別準確率低、實時性差以及成本高昂等問題，旨在實現(xiàn)準確、高效且低成本的道路識別，為智能交通系統(tǒng)、自動駕駛等領(lǐng)域提供可靠的技術(shù)支持。
2、本專利技術(shù)的技術(shù)方案是：
3、一種基于圖像識別的城市道路識別的方法，包括以下步驟：
4、步驟1：數(shù)據(jù)采集
5、利用圖像采集設(shè)備，在道路上進行行駛，實時獲取城市道路的圖像數(shù)據(jù)，之后，對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，以消除噪聲、提高圖像質(zhì)量和對比度。
6、步驟2：特征提取
7、利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對道路圖像進行特征提取，提取出道路邊緣、車道線、交通標志等關(guān)鍵信息，得到特征圖。
8、步驟3：道路識別
9、基于提取出的道路特征，結(jié)合計算機視覺算法，對道路類型、車道數(shù)量、車道方向等關(guān)鍵信息進行準
10、步驟4：結(jié)果輸出
11、根據(jù)識別結(jié)果，分析城市道路的擁堵情況，生成道路擁堵報告，根據(jù)道路擁堵報告，為管理部門提供實時、準確的決策依據(jù)。
12、進一步的，
13、圖像數(shù)據(jù)，包括道路、車輛、行人、交通標志。
14、所述圖像采集設(shè)備，還包括利用激光雷達、毫米波雷達等其他傳感器設(shè)備，獲取道路的幾何形狀、障礙物距離等附加信息，以增強道路識別的準確性。
15、進一步的，
16、所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用多層卷積、池化操作，結(jié)合跳躍連接或注意力機制，以提高特征的抽象和表達能力。構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用3x3卷積層來提取圖像中的局部特征。每個卷積層都包含多個卷積核，每個卷積核負責(zé)提取一種特定的特征。在卷積層之后使用激活函數(shù)(如relu)來增加模型的非線性。使用池化層(如最大池化)來減少數(shù)據(jù)的空間大小，同時保留重要特征。在卷積和池化層之后，使用全連接層進行分類或回歸任務(wù)。
17、進一步的，
18、所述道路識別，首先，通過邊緣檢測和霍夫變換方法，識別出道路邊緣和車道線，然后，利用支持向量機算法，對道路類型、車道數(shù)量、車道方向、交通標志信息進行分類和識別。
19、道路識別步驟中，還包括結(jié)合語義分割算法，對道路像素進行更精細的分割，以區(qū)分不同的道路元素。
20、進一步的，
21、將識別結(jié)果以圖像、文本或其他可視化形式輸出道路擁堵報告，供智能交通系統(tǒng)、自動駕駛等領(lǐng)域使用；
22、其中，道路擁堵報告包括道路擁堵等級、擁堵原因、擁堵持續(xù)時間等信息。
23、本專利技術(shù)的有益效果是
24、采用圖像識別技術(shù)，實現(xiàn)了對城市道路的實時監(jiān)控和分析，提高了道路運行效率；
25、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機，提高了道路識別的準確性和魯棒性；
26、降低了人工巡查和固定監(jiān)控設(shè)備的成本，具有較好的經(jīng)濟效益；
27、可廣泛應(yīng)用于城市交通管理、城市規(guī)劃、智能交通等領(lǐng)域。
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【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：武秋燕，辛超，
申請(專利權(quán))人：浪潮智慧城市科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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