[發(fā)明專利]一種道路異常駕駛行為的識(shí)別方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611005556.5
• 申請(qǐng)日: 2016-11-15
• 公開（公告）號(hào): CN106652465B
• 公開（公告）日: 2020-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 谷瑞翔;代艷;毛河;周劍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 成都通甲優(yōu)博科技有限責(zé)任公司
• 主分類號(hào): G08G1/017
• 分類號(hào): G08G1/017;G06K9/00
• 代理公司: 成都市集智匯華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51237
• 代理人: 李華;溫黎娟

本發(fā)明公開了道路異常駕駛行為的識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)獲取的道路的當(dāng)前視頻幀圖像進(jìn)行車輛識(shí)別檢測(cè)，提取檢測(cè)到的車輛圖像的比較信息；將提取的比較信息與已完成視頻幀數(shù)據(jù)庫(kù)中各車輛圖像的比較信息對(duì)應(yīng)比較，并判斷比較結(jié)果是否滿足預(yù)定閾值條件；若滿足則對(duì)應(yīng)的兩個(gè)車輛圖像為同一個(gè)車輛，更新已完成視頻幀數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)車輛圖像的比較信息；若不滿足則將當(dāng)前的比較信息保存在已完成視頻幀數(shù)據(jù)庫(kù)中；根據(jù)已完成視頻幀數(shù)據(jù)庫(kù)中各車輛圖像的位置信息得到各車輛的運(yùn)動(dòng)方向；將各車輛的運(yùn)動(dòng)方向與設(shè)定行車方向或提取的車道線所表示的行車方向進(jìn)行對(duì)比確定逆向行駛車輛；實(shí)時(shí)監(jiān)控當(dāng)前道路違章駕駛行為，減弱交通壓力和防止意外的發(fā)生。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種道路異常駕駛行為的識(shí)別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，道路異常駕駛檢測(cè)的方法有很多，主要有超聲波檢測(cè)、紅外線檢測(cè)、環(huán)形地埋式線圈檢測(cè)等。其中，超聲波檢測(cè)中超聲波容易受車輛遮擋和行人的影響，導(dǎo)致檢測(cè)精度不高，檢測(cè)的距離比較短。紅外線檢測(cè)會(huì)受車輛本身熱源的影響，抗噪聲的能力不強(qiáng)，檢測(cè)精度不高。環(huán)形地埋式線圈檢測(cè)的檢測(cè)精度高，但要求設(shè)置于路面土木結(jié)構(gòu)中，對(duì)路面有損壞，施工和安裝不便，而且安裝的數(shù)量多，成本很高。

近年來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理、人工智能、模式識(shí)別等技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)在交通流檢測(cè)中獲得越來越廣泛的應(yīng)用。因此，如何利用計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)更加精確、方便、快速的識(shí)別道路異常駕駛行為，是本領(lǐng)域技術(shù)人員需要解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種道路異常駕駛行為的識(shí)別方法及系統(tǒng)，通過對(duì)道路視頻幀的檢測(cè)，能夠全方位、實(shí)時(shí)準(zhǔn)確和高效的對(duì)路面上的車輛進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤，在完全無需人為干涉的情況下實(shí)時(shí)監(jiān)控當(dāng)前道路違章駕駛行為。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種道路異常駕駛行為的識(shí)別方法，包括：

對(duì)獲取的道路的當(dāng)前視頻幀圖像進(jìn)行車輛識(shí)別檢測(cè)，提取檢測(cè)到的車輛圖像的比較信息；其中，所述比較信息包括檢測(cè)到的車輛圖像的位置信息與顏色直方圖信息；

將檢測(cè)到的車輛圖像的比較信息與已完成視頻幀數(shù)據(jù)庫(kù)中各車輛圖像的比較信息對(duì)應(yīng)比較，并判斷比較結(jié)果是否滿足預(yù)定閾值條件；

若滿足，則確定滿足預(yù)定閾值條件的比較結(jié)果對(duì)應(yīng)的兩個(gè)車輛圖像為同一個(gè)車輛，更新已完成視頻幀數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)車輛圖像的比較信息；

若不滿足，則將當(dāng)前視頻幀圖像中對(duì)應(yīng)的車輛圖像及比較信息保存在已完成視頻幀數(shù)據(jù)庫(kù)中；

根據(jù)已完成視頻幀數(shù)據(jù)庫(kù)中各車輛圖像的位置信息得到各車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡，并根據(jù)運(yùn)動(dòng)軌跡確定各車輛的運(yùn)動(dòng)方向；

將各車輛的運(yùn)動(dòng)方向與設(shè)定行車方向或視頻幀圖像中的車道線所表示的行車方向進(jìn)行對(duì)比確定逆向行駛車輛。

可選的，對(duì)獲取的道路的當(dāng)前視頻幀圖像進(jìn)行車輛識(shí)別檢測(cè)，包括：

對(duì)獲取的當(dāng)前視頻幀圖像進(jìn)行預(yù)處理，并利用加權(quán)平均背景更新算法提取所述當(dāng)前視頻幀圖像的背景圖像；

利用幀間差二值圖和背景差二值圖提取當(dāng)前視頻幀圖像中預(yù)選區(qū)域；

對(duì)預(yù)選區(qū)域進(jìn)行形態(tài)濾波處理得到預(yù)選二值圖像，并利用輪廓提取法提取預(yù)選二值圖像中前景目標(biāo)輪廓；

計(jì)算前景目標(biāo)輪廓的外接矩形，選取外接矩形滿足預(yù)定矩形條件的前景目標(biāo)輪廓對(duì)應(yīng)的車輛圖像作為檢測(cè)到的車輛圖像。

可選的，選取外接矩形滿足預(yù)定矩形條件的前景目標(biāo)輪廓對(duì)應(yīng)的車輛圖像作為檢測(cè)到的車輛圖像，包括：

判斷前景目標(biāo)輪廓的外接矩形的寬、高以及白色像素比例是否同時(shí)滿足對(duì)應(yīng)閾值條件；