摘要
本发明提出了一种基于大数据挖掘的数据资源采集和标注方法,涉及数据采集和标注技术领域。具体实现步骤包括:通过实时采集目标路段的多视角交通图像、车流量数据和车速数据,并对多视角交通图像进行预处理,将其按时间顺序划分为交通图像组;其次,计算第一视角交通图像中的交通浓度指数并识别阻塞区域,将阻塞区域映射至另外视角交通图像中,进行拥堵标注;接着,通过重叠检测框的投影与交通元素点云计算,结合车辆凹陷检测模型,对交通事故进行标注;最后,对拥堵标注结果进行环境一致性校验和标注冲突校验,确保数据的准确性和完整性。该方法提高了交通数据的处理准确性,为交通管理和决策提供了有效支持,优化了智慧交通系统的运行效率。
技术关键词
标注方法
图像
车辆
车流量数据
重叠阈值
多视角特征融合
点云
多层卷积神经网络
指数
关键点
特征提取模块
比率
行人检测
智慧交通系统
资源
系统为您推荐了相关专利信息
车辆发动机
挡位
换挡控制方法
车辆前方道路
动态规划算法
图像主体
图像展示方法
图像处理方法
图像生成模型
服务器
汉字
分层随机抽样
样本
匹配网络
卷积神经网络训练
防错系统
检测终端
视觉
光谱光源系统
多光谱成像