本文是为大家整理的车流量统计相关的10篇专利文献，特此筛选出以下10篇专利文献，为相关人员撰写专利提供参考。 1.[专 利]环境感知、车流量统计、长度获取、车辆调度方法及装置 发布日：2023-02-03 摘要：本申请适用于智能交通技术领域，提供了一种环境感知、车流量统计、长度获取、车辆调度方法及装置，环境感知方法包括：获取权重分配条件；根据所述权重分配条件，确定视频采集设备对应的第一权重和雷达设备对应的第二权重；获取同一时刻的所述视频采集设备采集的第一视频数据和所述雷达设备采集的第一点云数据；根据所述第一权重和所述第二权重对所述第一视频数据、所述第一点云数据进行融合处理，得到所述目标区域的环境感知结果。通过本申请可实现对道路的周围环境的感知测量。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_7_126/06120115602275.html
2.[专 利]基于车流量统计的汽车厂周边道路拥堵治理系统及方法 发布日：2021-08-13 摘要：本发明公开了基于车流量统计的汽车厂周边道路拥堵治理系统及方法，其中治理方法包括以下步骤：S100、设定以汽车厂为中心的多边形治理区域，获取治理区域的流量数据模型；S200、输入各个交通摄像点位的拍摄图像和视频，通过图像识别未上牌车、临牌车和已上牌车，排除同一点位多次重复拍摄现象，获得修正后的各个点位的过车数量；S300、根据过车数量计算各个路段的车流量、平均行程速度、车辆密度，以判定道路交通拥堵度；S400、根据未上牌车和临牌车的区域行车起点和终点，规划最优通行路线。本发明通过排除同一点位的重复拍摄现象，可以准确判定交通拥堵度，有效避免拥堵信息的误判，同时可提高交通拥堵现象的治理效率，降低人力投入。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_7_126/06120113210139.html
3.[专 利]一种基于视频的隧道车流量统计方法 发布日：2021-08-31 摘要：本申请涉及车辆检测技术领域，公开了一种基于视频的隧道车流量统计方法，包括以下步骤：A、数据集制作；B、数据集划分；C、构建基于改进的yolov3车辆识别检测模型；D、车辆识别模型训练；D1、车辆跟踪；D2、车流量统计。本申请使用改进后的yolov3网络对当前帧车辆进行检测，避免了使用帧间信息进行车辆识别时噪声的引入，通过特征提取，根据训练的权重和偏移量可以准确预测出车辆，几乎不受车速影响，具有很高的鲁棒性，对车辆的检测识别准确率高。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_7_124/06120113283142.html
4.[专 利]车流量统计方法、装置、设备和存储介质 发布日：2021-06-11 摘要：本发明适用于智能交通技术领域，提供了一种车流量统计方法、装置、设备和存储介质，其中，车流量统计方法包括：接收实时采集的第一视频帧；获取第一视频帧中每个未统计车辆的特征向量；在预设数目个第二视频帧中均存在特征向量与第一目标车辆的特征向量相匹配的车辆的情况下，将第一目标车辆确定为已统计车辆；其中，预设数目个第二视频帧为在第一视频帧之前连续采集的视频帧，第一目标车辆为第一视频帧中每个未统计车辆中的任意一个车辆。采用本发明可以提高车流量统计的准确率。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_7_126/06120112898653.html
5.[专 利]无人机航拍视频车流量统计方法、主机及系统 发布日：2021-01-12 摘要：本发明公开了一种基于深度学习的无人机航拍视频车流量统计方法，包括：获取样本视频图像，并对样本视频图像中的车辆进行标注；根据需要统计车流量的路口，在样本视频图像中设置标志线；设置参照物，并根据参照物修正标志线；构建深度神经网络模型，并使用修正后的样本视频图像训练深度神经网络模型；实时获取无人机拍摄的路口位置的待测视频图像；使用训练好的深度神经网络模型对待测视频图像进行识别，并输出识别结果；根据识别结果计算待测视频图像所对应的公路区域中的车辆数量。本发明还公开了一种主机及基于深度学习的无人机航拍视频车流量统计系统。采用本发明，可统计并分析车流量，减轻工作人员的工作负荷，提高工作效率。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_7_124/06120112200788.html
6.[专 利]一种基于关联度量的车流量统计方法 发布日：2021-08-13 摘要：本发明公开了一种基于关联度量的车流量统计方法，该方法基于高速道路路侧监控视频，采用视觉分析方法，统计通过虚拟断面的车流量。本发明引入基于深度学习的车辆检测方法，在连续视频帧中对运动车辆外框进行准确贴合的检测，通过提出一种融合前后视频帧中运动车辆的位置重叠度和基于车辆检测框子区域的特征向量的特征匹配度这两个度量因子的关联度量，分析运动车辆在前后帧的关联关系，从而实现对经过虚拟断面车辆的持续稳定跟踪，减少由于车辆换道、互相遮挡造成的统计结果不准的问题。本发明提出了一种基于关联度量的车流量统计方法，有效统计出通过高速道路虚拟断面的车流量，为高速道路路网管理和交通精准管控提供可靠依据。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_7_126/06120113210125.html
7.[专 利]一种景区车流量统计方法、装置和服务器 发布日：2021-06-01 摘要：本发明提供一种景区车流量统计方法、装置和服务器；其中，所述景区车流量统计方法包括：获取预设范围内第一移动终端的信令信息，并基于所述信令信息获取所述第一移动终端的位置变化；根据所述第一移动终端的位置变化计算所述第一移动终端的第一移动速度；若所述第一移动速度大于预设速度，确定所述第一移动终端为位于车辆上的移动终端；获取所述预设范围内与所述第一移动速度一致的第二移动速度，确定所述第二移动速度所对应的第二移动终端；根据所述第一移动终端及所述第二移动终端的数量计算车流量。本发明提供的技术方案解决了现有的景区车流量统计方案存在的硬件成本较大的问题。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_8_138/06120112832347.html
8.[专 利]一种车流量统计方法、装置、路侧设备及云控平台 发布日：2021-03-23 摘要：本公开公开了一种车流量统计方法、装置、路侧设备及云控平台，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能交通领域。具体实现方案为：获取在预设时间段内按照预定频率采集的车辆在道路上行驶的图像；对采集到的各张图像进行检测，得到各张图像中各个车辆的位置区域和至少三个地面参考对象的位置区域；基于各张图像中各个车辆的位置区域和至少三个地面参考对象中的各个地面参考对象的位置区域，对道路在预设时间段内的车流量进行统计。本申请实施例可以更加准确地统计出行驶在道路上的车流量，防止造成遮挡漏计，从而可以有效地提升车流量统计的准确率。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_7_124/06120112518432.html
9.[专 利]基于YOLO神经网络的车流量统计方法、装置及设备 发布日：2021-07-23 摘要：本申请属于人工智能技术领域，本申请提供了一种基于YOLO神经网络的车流量统计方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。本申请通过获取实时的交通图像，将交通图像作为输入图像，基于预设YOLO神经网络，将输入图像划分为多个预测框，对每个预测框在卷积过程中通过预设目标检测边界框回归损失函数进行尺度调整，得到预测框调整后对应的预测框向量，将预测框向量输入预设YOLO神经网络中的全连接层进行全连接处理，得到目标连接特征，基于目标连接特征对交通图像中的车辆对象进行识别且对识别后的车辆对象进行分类，统计分类后的车辆类别及每一车辆类别所对应的车辆数量，以实现对车流量进行统计，提高了对车流量统计的效率。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_7_124/06120113116057.html
10.[专 利]基于车辆检测和多目标跟踪的车流量统计方法 发布日：2021-05-04 摘要：本发明公开了一种基于车辆检测和多目标跟踪的车流量统计方法，主要解决现有统计方法实时性差、可靠性低的技术问题。其方案包括：首先，采用改进的轻量化yolov5检测模型定位车辆在视频帧中的位置，使用卡尔曼滤波跟踪器预测车辆在下一帧中的位置；然后，通过匈牙利匹配算法对预测结果与检测结果进行匹配，确定匹配成功的车辆编号及其在前后帧的运动轨迹；最后，根据运动轨迹与预先设定的虚拟计数线相交情况，判断得出车辆是否通过计数线，进而统计车辆数目。本发明减少了网络模型参数量和计算次数，在保证车辆检测准确度的前提下，提升了车流量统计的实时性；能够高效获取道路车流量的可靠统计结果。 链接：https://zhuanli.zhangqiaokeyan.com/patent_7_124/06120112706599.html |
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