9、基于深度学习模型的交通目标检测与计数方法

基于深度学习模型的交通目标检测与计数方法

1. 半自动化交通监测设备

半自动化设备接收高速公路上的访客视频作为输入，通过设置阈值依次分析每张图片。系统根据交通模式的特征输出警报信息，根据汽车总数是否超过指定阈值，显示“Traffic”和“Normal”两条消息来管理交通。这种自动化过程不仅能减少或取代人工交通控制器的职责，还具有高精度的优势，并且相比传感器进行交通分析成本更低。此外，形态边缘检测器也被用于实验研究，并与其他类型的边缘检测器（如Sobel、Roberts、Prewitt边缘检测器）以及传统的底部减法技术进行了比较。该技术能在各种天气和光照条件下监测交通，效果显著。

2. 技术概念

2.1 图像处理

图像处理是将图片转换为数字形式后，对其进行增强、提取有价值信息或执行操作的技术。若输入为图像（如视频帧或图片），输出为图片或与该图像相关的属性，则属于一种信号分布。大多数图像处理系统使用二维输出，并采用成熟的信号处理技术。

图像处理主要包括以下三个步骤：
1. 图像采集 ：使用光学扫描仪或数码相机捕获图片并上传到计算机。
2. 图像研究与修改 ：通过分析和压缩信息，检测人眼难以察觉的模型，如卫星照片。
3. 输出 ：将图像分析结果转换为新的图片或报告。

数字图像操作借助基于计算机的处理方法实现。卫星系统成像传感器的原始数据存在间隙，为确保数据的真实性，需经过预处理、增强与展示以及信息提取三个主要阶段。

2.2 架构设计