一种多源数据协同的车辆违规掉头热点区域识别方法

摘要

本公开实施例中提供了一种多源数据协同的车辆违规掉头热点区域识别方法，属于电学技术领域，具体包括：对多条GPS轨迹数据进行清洗；利用窗口滑动算法对每条初始轨迹数据进行去除自相交操作，得到目标轨迹数据；提取掉头轨迹段，构成潜在违规掉头轨迹数据库，并保存轨迹点集合；以轨迹点集合为输入，获取对应路段内的街景图像数据；采用Yolov5深度神经网络模型识别街景图像数据，得到违规要素；进行场景解析，得到所有的违规掉头轨迹，形成违规掉头位置点集合；根据违规掉头位置点集合提取出违规掉头行为发生的热点区域。通过本公开的方案，提高了车辆违规掉头热点区域识别的检测效率、精准度和适应性。