基于移动设备无人机交通视频的实时车辆检测与城市交通行为分析
计算机视觉与模式识别
2024-02-27 v1
摘要
本文聚焦于一种基于无人机（UAV）交通视频的实时车辆检测与城市交通行为分析系统。通过使用无人机采集交通数据，并结合 YOLOv8 模型和 SORT 跟踪算法，在 iOS 移动平台上实现了目标检测与跟踪功能。针对交通数据采集与分析问题，采用动态计算方法实时处理性能，计算车辆的微观和宏观交通参数，并进行实时交通行为分析与可视化。实验结果表明，车辆目标检测的精确率达到 98.27%，召回率达到 87.93%，实时处理能力稳定在每秒 30 帧。这项工作集成了无人机技术、iOS 开发和深度学习技术，将交通视频采集、目标检测、目标跟踪和交通行为分析功能整合到移动设备上。它为轻量级交通信息采集与数据分析提供了新的可能性，并为交通管理部门提高道路状况分析效率和解决交通问题提供了创新解决方案。
引用
@article{arxiv.2402.16246,
title = {Real-Time Vehicle Detection and Urban Traffic Behavior Analysis Based on UAV Traffic Videos on Mobile Devices},
author = {Yuan Zhu and Yanqiang Wang and Yadong An and Hong Yang and Yiming Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.16246},
year = {2024}
}
备注
28 pages,26 figures