基于网络流跟踪的信号灯检测方法
Detection of traffic lights for off-line videos based on network flow tracking
1. 南开大学 电子信息与光学工程学院, 天津 300350
2. 天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室, 天津 300350
3. 天翼安全科技有限公司北京分公司, 北京 100000
摘要
结合信号灯信息对机动车行进速度进行引导，减少机动车启停次数，可有效减少废气排放，缓解其造成的污染问题。针对信号灯转换时刻的获取问题，提出了一种基于网络流跟踪的信号灯检测方法。首先，该方法在数据集中引入辅助信号灯类别进行训练，将视频序列中该类目标检测结果关联为踪片，并通过踪片建模多目标跟踪任务。其次，该方法将多目标跟踪任务转换为最小费用流优化任务，以踪片作为节点建立最小费用流网络，提出了适合于信号灯的费用构建方式，通过最短路径算法求解，得到视频序列中辅助信号灯的多条轨迹。最后，基于求解的轨迹结果和图像分类技术，实现信号灯检测性能的提升。该方法的跟踪性能相较于对比算法有大幅提升，并将小目标信号灯检测响应的mAP提升至94.35%。实验结果表明，基于网络流的建模方式能极大地提升信号灯的跟踪准确率，结合跟踪轨迹还能大幅提高视频序列中小目标信号灯的检测准确率，并可有效确定信号灯状态的转换时刻。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61973173)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0301
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 609-615,622
文章编号: 1001-3695(2024)02-044-0609-07
发布历史
[2023-09-06] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版
引用本文
武悦, 陈海华, 于乔烽. 基于网络流跟踪的信号灯检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 609-615,622. (Wu Yue, Chen Haihua, Yu Qiaofeng. Detection of traffic lights for off-line videos based on network flow tracking [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 609-615,622. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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