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申请/专利权人：腾源大数据信息技术(江苏)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于双目识别的5G智能道闸管理方法及系统，涉及智能交通技术领域，该方法包括以下步骤：在道闸管控路段部署双目识别摄像头，实时捕捉管控路段内的车辆图像数据；构建闸口交通分析模型，识别车辆图像数据，并利用集群追踪算法分析识别结果，得到交通流状态特征；根据交通流状态特征，判断当前道闸交通模式；利用5G通信网络将判断结果发送至智能道闸管理平台，并基于当前道闸交通模式远程控制道闸放行车辆。本发明通过双目识别技术实时捕捉车辆信息，结合集群追踪算法精准分析交通流状态特征，能够通过智能判断交通流态，根据实时交通状况调整道闸的开闭，引导车辆合理分流与合流。

主权项：1.一种基于双目识别的5G智能道闸管理方法，其特征在于，该基于双目识别的5G智能道闸管理方法包括以下步骤：S1、在道闸管控路段部署双目识别摄像头，实时捕捉管控路段内的车辆图像数据；S2、构建闸口交通分析模型，识别车辆图像数据，并利用集群追踪算法分析识别结果，得到交通流状态特征；S3、根据交通流状态特征，判断当前道闸交通模式；S4、利用5G通信网络将判断结果发送至智能道闸管理平台，并基于当前道闸交通模式远程控制道闸放行车辆；所述构建闸口交通分析模型，识别车辆图像数据，并利用集群追踪算法分析识别结果，得到交通流状态特征包括以下步骤：S21、构建闸口交通分析模型，并识别车辆图像数据中的车辆特征；S22、根据识别结果完成车辆的分类和标注；S23、基于分类和标注结果，利用集群追踪算法分析道闸管控路段的交通流状态特征；所述基于分类和标注结果，利用集群追踪算法分析道闸管控路段的交通流状态特征包括以下步骤：S231、基于分类和标注结果选择评估指标，归一化处理不同评估指标的数据；S232、利用集群追踪算法模拟道闸管控路段车辆在交通网络中的移动；S233、根据模拟结果，分别计算每个车道的通行流畅度，得到道闸管控路段的交通流状态特征；所述利用集群追踪算法模拟道闸管控路段车辆在交通网络中的移动包括以下步骤：S2321、利用集群追踪算法初始化模拟车辆位置并设置移动规则；S2322、基于分流移动规则，模拟车辆变道分流行为；S2323、基于合流移动规则，模拟车辆同道合流行为；所述基于分流移动规则，模拟车辆变道分流行为包括以下步骤：S23221、分析当前交通状况，为模拟车辆提供可选择路径；S23222、基于可选择路径评估变道分流行为对交通流的影响，确定安全路径；S23223、根据安全路径执行变道操作，完成模拟车辆变道分流行为；所述基于合流移动规则，模拟车辆同道合流行为包括以下步骤：S23231、收集车辆在同一车道内的行驶数据，评估车辆间的相互作用；S23232、分析车辆如何响应其他车辆的行为，设定合流车道内车速与车距阈值；S23233、根据设定阈值模拟车辆行驶，完成模拟车辆同道合流行为。

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