车辆拥堵智能识别是基于图像处理和计算机视觉技术，通过分析道路交通图像或视频信息，实时检测和识别交通拥堵状况的一种方法。
车辆拥堵智能识别算法包括以下几种常见的方法和技术：
1.基于图像处理的拥堵识别：通过分析交通监控摄像头拍摄到的道路图像，利用图像处理和计算机视觉技术来检测和识别拥堵情况。常用的算法包括背景建模、运动目标检测、车辆跟踪和密度估计等。
2.基于深度学习的拥堵识别：利用深度神经网络进行拥堵识别，通过对大量的交通图像或视频数据进行训练，使网络具有较强的学习能力。常用的方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、时空注意力模型等。
3.基于传感器数据的拥堵识别：结合车载传感器（如GPS、加速度传感器）等数据来进行拥堵识别。通过分析车辆位置、速度、加速度等信息，可以判断车辆是否处于拥堵状态。常见的方法包括基于轨迹数据的拥堵检测和基于车辆加速度的拥堵识别。
4.基于数据挖掘的拥堵识别：通过分析历史交通数据和实时交通流量数据，挖掘出拥堵的规律和特征。可以使用聚类分析、关联规则挖掘等方法，提取出拥堵的特征模式，并进行拥堵的预测和识别。
5.基于定位服务的拥堵识别：利用定位服务（如GPS）和地图数据，实时监测车辆的位置和速度信息，通过分析车辆密度和速度等指标，判断道路是否拥堵。常见的方法包括轨迹分析、交通流量计算和拥堵指数计算等。
以下是相关的算法:
clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
%% 下载预训练网络
% 设置上述模型名称以下载该预训练模型。
modelName = 'YOLOv4-coco';
model = helper.downloadPretrainedYOLOv4(modelName);
net = model.net;
%% 加载数据
%解压缩车辆图像并加载车辆地面实况数据。
unzip vehicleDatasetImages.zip
data = load('vehicleDatasetGroundTruth.mat');
vehicleDataset = data.vehicleDataset;
% 将完整路径添加到本地车辆数据文件夹。
vehicleDataset.imageFilename = fullfile(pwd, vehicleDataset.imageFilename);
rng('default')
shuffledIndices = randperm(height(vehicleDataset));
idx = floor(0.6 * length(shuffledIndices));
trainingDataTbl = vehicleDataset(shuffledIndices(1:idx), :);
testDataTbl = vehicleDataset(shuffledIndices(idx+1:end), :);
% 创建用于加载图像的图像数据存储.
imdsTrain = imageDatastore(trainingDataTbl.imageFilename);
imdsTest = imageDatastore(testDataTbl.imageFilename);
% 为地面真相边界框创建数据存储。
bldsTrain = boxLabelDatastore(trainingDataTbl(:, 2:end));
bldsTest = boxLabelDatastore(testDataTbl(:, 2:end));
% 组合图像和框标签数据存储。
trainingData = combine(imdsTrain, bldsTrain);
testData = combine(imdsTest, bldsTest);
helper.validateInputData(trainingData);
helper.validateInputData(testData);
%% 数据扩充
augmentedTrainingData = transform(trainingData, @helper.augmentData);
% 增强后的图片
augmentedData = cell(4,1);
for k = 1:4
data = read(augmentedTrainingData);
augmentedData{k} = insertShape(data{1,1}, 'Rectangle', data{1,2});
reset(augmentedTrainingData);
end
figure
montage(augmentedData, 'BorderSize', 10)
%% 预处理训练数据
% 指定网络输入大小。
networkInputSize = net.Layers(1).InputSize;
preprocessedTrainingData = transform(augmentedTrainingData, @(data)helper.preprocessData(data, networkInputSize));
% 读取预处理的训练数据。
data = read(preprocessedTrainingData);
% 显示带有边界框的图像。
I = data{1,1};
bbox = data{1,2};
annotatedImage = insertShape(I, 'Rectangle', bbox);
annotatedImage = imresize(annotatedImage,2);
figure
imshow(annotatedImage)
% 重置数据存储。
reset(preprocessedTrainingData);
%% 修改预训练YOLO v4网络
rng(0)
trainingDataForEstimation = transform(trainingData, @(data)helper.preprocessData(data, networkInputSize));
numAnchors = 9;
[anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingDataForEstimation, numAnchors);
% 指定培训中要使用的className。
classNames = {'vehicle'};
[lgraph, networkOutputs, anchorBoxes, anchorBoxMasks] = configureYOLOv4(net, classNames, anchorBoxes, modelName);
%% 指定超参数
numEpochs = 200;
miniBatchSize = 4;
learningRate = 0.01;
warmupPeriod = 1000;
l2Regularization = 0.001;
penaltyThreshold = 0.5;
velocity = [];
%% 训练模型
if canUseParallelPool
dispatchInBackground = true;
else
dispatchInBackground = false;
end
mbqTrain = minibatchqueue(preprocessedTrainingData, 2,...
"MiniBatchSize", miniBatchSize,...
"MiniBatchFcn", @(images, boxes, labels) helper.createBatchData(images, boxes, labels, classNames), ...
"MiniBatchFormat", ["SSCB", ""],...
"DispatchInBackground", dispatchInBackground,...
"OutputCast", ["", "double"]);
% 将层图转换为dlnetwork。
net = dlnetwork(lgraph);
% 学习率和batch_size子图。
fig = figure;
[lossPlotter, learningRatePlotter] = helper.configureTrainingProgressPlotter(fig);
iteration = 0;
% 自定义训练循环。
for epoch = 1:numEpochs
reset(mbqTrain);
shuffle(mbqTrain);
while(hasdata(mbqTrain))
iteration = iteration + 1;
[XTrain, YTrain] = next(mbqTrain);
% 使用dlfeval和modelGradients函数评估模型梯度和损失。
[gradients, state, lossInfo] = dlfeval（@modelGradients, net, XTrain, YTrain, anchorBoxes, anchorBoxMasks, penaltyThreshold, networkOutputs);
% 应用L2正则化。
gradients = dlupdate(@(g,w) g + l2Regularization*w, gradients, net.Learnables);
% 确定当前学习率
currentLR = helper.piecewiseLearningRateWithWarmup(iteration, epoch, learningRate, warmupPeriod, numEpochs);
% 使用SGDM优化器更新网络可学习参数。
[net, velocity] = sgdmupdate(net, gradients, velocity, currentLR);
% 更新dlnetwork的状态参数。
net.State = state;
% 显示进度。
if mod(iteration,10)==1
helper.displayLossInfo(epoch, iteration, currentLR, lossInfo);
end
% 更新训练图。
helper.updatePlots(lossPlotter, learningRatePlotter, iteration, currentLR, lossInfo.totalLoss);
end
end
% 保存训练模型。
anchors.anchorBoxes = anchorBoxes;
anchors.anchorBoxMasks = anchorBoxMasks;
save('yolov4_trained', 'net', 'anchors');
%% 评估模型
confidenceThreshold = 0.5;
overlapThreshold = 0.5;
%创建一个表以保存返回的边界框、分数和标签检测器。
numImages = size(testDataTbl, 1);
results = table('Size', [0 3], ...
'VariableTypes', {'cell','cell','cell'}, ...
'VariableNames', {'Boxes','Scores','Labels'});
% 对测试集中的图像运行检测器并收集结果。
reset(testData)
while hasdata(testData)
% 读取数据存储并获取图像。
data = read(testData);
image = data{1};
% 运行预测器
executionEnvironment = 'auto';
[bboxes, scores, labels] = detectYOLOv4(net, image, anchors, classNames, executionEnvironment);
% 收集结果。
tbl = table({bboxes}, {scores}, {labels}, 'VariableNames', {'Boxes','Scores','Labels'});
results = [results; tbl];
end
% 使用平均精度度量评估对象检测器。
[ap, recall, precision] = evaluateDetectionPrecision(results, testData);
%精确召回（PR）曲线显示了检测器在变化时的精度召回水平。理想情况下，所有召回级别的精度均为1。
% 绘制精度召回曲线。
figure
plot(recall, precision)
xlabel('Recall')
ylabel('Precision')
grid on
title(sprintf('Average Precision = %.2f', ap))
%% 使用经过训练的YOLO v4检测对象
reset(testData)
data = read(testData);
% 选取图片
I = data{1};
% 运行预测
executionEnvironment = 'auto';
[bboxes, scores, labels] = detectYOLOv4(net, I, anchors, classNames, executionEnvironment);
% 预测图片
if ~isempty(scores)
I = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bboxes, scores);
end
figure
imshow(I)羚通Lnton视频智能分析算法车辆拥堵智能识别检测是基于图像处理和计算机视觉技术，通过分析道路交通图像或视频信息，实时检测和识别交通拥堵状况的一种方法。借助了大规模的数据采集与处理，并结合机器学习和深度学习算法进行模型训练和优化，以提高拥堵识别的准确性和效果。
