基于隧道视频分析的车辆轨迹跟踪系统

隧道内车辆实时跟踪检测一直是高速公路管理者的痛点和难点。本文基于车辆目标检测、车辆车型颜色分类、车辆跟踪、车辆匹配、车牌识别等深度学习技术,通过对每辆车跨镜头检测跟踪之后的结果进行ReID (Re-identification)能够匹配不同时间不同监控摄像头下的同一车辆,辅以车辆车型颜色分类和车牌识别的结果,能更加精确地定位车辆行驶路线,从而完整还原每辆车的车辆行驶轨迹。本文提出的车辆轨迹跟踪系统目前已在湖北高速路现场进行测试,测试结果表明有很高的准确率,能够满足高速路管理者对隧道内车辆的实时跟踪检测的需求。同时,本系统对于高速路事故、拥堵情况、高速路养护规划等实际场景均能提供必要的支持。