【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉、智能交通，尤其涉及一种基于图像识别的城市道路识别的方法。
技术介绍
1、随着城市信息化和数字化进程的加速，城市道路的拥堵问题日益严重。为了提高城市道路的运行效率，需要对城市道路进行实时监控和分析。传统的城市道路识别方法往往依赖于人工巡查，物理传感器或者地图数据，存在效率低下、成本高昂且数据更新不及时等问题。因此，研究一种高效、准确的基于图像识别的城市道路识别方法具有重要的现实意义和应用价值。
技术实现思路
1、为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种基于图像识别的城市道路识别的方法。解决当前城市道路识别领域面临的一系列挑战和问题，特别是识别准确率低、实时性差以及成本高昂等问题，旨在实现准确、高效且低成本的道路识别，为智能交通系统、自动驾驶等领域提供可靠的技术支持。
2、本专利技术的技术方案是：
3、一种基于图像识别的城市道路识别的方法，包括以下步骤：
4、步骤1：数据采集
5、利用图像采集设备，在道路上进行行驶，实时获取城市道路的图像数据，之后，对图像数据进行预处理，以消除噪声、提高图像质量和对比度。
6、步骤2：特征提取
7、利用深度学习技术，构建卷积神经网络模型，对道路图像进行特征提取，提取出道路边缘、车道线、交通标志等关键信息，得到特征图。
8、步骤3：道路识别
9、基于提取出的道路特征，结合计算机视觉算法，对道路类型、车道数量、车道方向等关键信息进行准
10、步骤4：结果输出
11、根据识别结果，分析城市道路的拥堵情况，生成道路拥堵报告，根据道路拥堵报告，为管理部门提供实时、准确的决策依据。
12、进一步的，
13、图像数据，包括道路、车辆、行人、交通标志。
14、所述图像采集设备，还包括利用激光雷达、毫米波雷达等其他传感器设备，获取道路的几何形状、障碍物距离等附加信息，以增强道路识别的准确性。
15、进一步的，
16、所述卷积神经网络模型采用多层卷积、池化操作，结合跳跃连接或注意力机制，以提高特征的抽象和表达能力。构建卷积神经网络模型使用3x3卷积层来提取图像中的局部特征。每个卷积层都包含多个卷积核，每个卷积核负责提取一种特定的特征。在卷积层之后使用激活函数(如relu)来增加模型的非线性。使用池化层(如最大池化)来减少数据的空间大小，同时保留重要特征。在卷积和池化层之后，使用全连接层进行分类或回归任务。
17、进一步的，
18、所述道路识别，首先，通过边缘检测和霍夫变换方法，识别出道路边缘和车道线，然后，利用支持向量机算法，对道路类型、车道数量、车道方向、交通标志信息进行分类和识别。
19、道路识别步骤中，还包括结合语义分割算法，对道路像素进行更精细的分割，以区分不同的道路元素。
20、进一步的，
21、将识别结果以图像、文本或其他可视化形式输出道路拥堵报告，供智能交通系统、自动驾驶等领域使用；
22、其中，道路拥堵报告包括道路拥堵等级、拥堵原因、拥堵持续时间等信息。
23、本专利技术的有益效果是
24、采用图像识别技术，实现了对城市道路的实时监控和分析，提高了道路运行效率；
25、利用卷积神经网络和支持向量机，提高了道路识别的准确性和鲁棒性；
26、降低了人工巡查和固定监控设备的成本，具有较好的经济效益；
27、可广泛应用于城市交通管理、城市规划、智能交通等领域。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于图像识别的城市道路识别的方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的城市道路识别的方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，<...
【专利技术属性】
技术研发人员：武秋燕，辛超，
申请(专利权)人：浪潮智慧城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。