問題タブ [traffic-simulation]

私は、ディープ ラーニングとコンピューター ビジョンを実装するプロジェクトに取り組んでおり、ランダムな特定の道路セグメント/ラウンドアバウトまたは交差点の交通密度を推定しています。
ドローンに搭載されたカメラで交通映像をキャプチャし、そこから車両と道路シーンをリアルタイムで抽出 (画像セグメンテーション) して密度を計算することを目指しています。
問題は、交通密度を計算するための元の式が車両数/道路の単位長さであるのに対し、現在の方法とリソースでは長さを測定できず、車両と道路/舗装がカバーする面積しか測定できなかったことです。車両の面積/道路の面積として交通密度を計算することは可能ですか? そうでない場合は、任意の道路セグメント (直線/カーブ) でディープ ラーニングによって自動的に道路の長さを測定する方法を誰かに提案してもらえますか。
交通状況を把握するために、密度ではなく交通量を推定する方法について言及している多くの論文を読みました。しかし、道路が渋滞しているかどうかを交通の流れから推測することは不可能であることがわかりました (flow = 0 は、交通量が多いか、まったく交通していないことを意味します)。また、道路の長さを測定できるのは、街灯柱に静的カメラを取り付けて背景を静的にし、道路のピクセル長を手動で簡単に計算できるためです。あるいは、ドローンを使ってどこでも自律的に交通データを取得しているため、道路の長さを測定することはできません。

私が使用しているリポジトリへのリンク: https://github.com/flow-project/flow

私はosmからのデータを持っていて、トラフィックをシミュレートしようとしましたが、しばらくするとシミュレーションが消えてしまいました。