基于车型聚类的交通流参数视频检测

单目摄像机成像丢失深度信息,且PTZ(Pan/Tilt/Zoom)摄像视频场景多变,导致交通流参数提取误差较大.提出了一种基于车型聚类的交通流参数检测方法.在改进的摄像机自标定成像模型中,提取PTZ参数变化下的透视投影不变量"伪形状特征",对其进行基于贡献率算法的车型聚类分析,以车型均高代替实际高度,获取车辆的长宽,进而计算道路空间占有率,并提升车速检测精度.测试表明实时性较高,车型聚类自适应于不同场景,平均准确度为96.9%,车长计算精度优于90%.