[發明專利]一種基于深度學習的自動聲檢測的飆車行為自動識別裝置及方法

在審

• 申請號: 201710566943.4
• 申請日: 2017-07-12
• 公開（公告）號: CN107180535A
• 公開（公告）日: 2017-09-19
• 發明（設計）人: 徐雪;包福全
• 申請（專利權）人: 安徽金賽弗信息技術有限公司
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G08G1/054
• 代理公司: 安徽匯樸律師事務所34116
• 代理人: 李啟勝

技術領域

本發明涉及車輛信息監測技術領域，具體為一種基于深度學習的自動聲檢測的飆車行為自動識別裝置及方法。

背景技術

飆車在法律上被稱為在道路上駕駛機動車“追逐競駛”，如果情節惡劣則構成危險駕駛罪。2011年5月1日實施的《刑法修正案(八)》將駕駛機動車追逐競駛行為規定為犯罪，規定：“在道路上駕駛機動車追逐競駛，情節惡劣的，處拘役，并處罰金”。“有前款行為，同時構成其他犯罪的，依照處罰較重的規定定罪處罰”。這為治理此類危險駕駛行為提供了重要法律依據。

然而目前的道路監控系統仍多為以車速監控的手段對飆車行為進行監控，但是這種方式因車速過快，無法有效的識別飆車行為，檢測結果多為機動車超速行駛，需要人為的對飆車行為進行判定，效率低下，難以做到及時有效的對飆車對象的各種信息進行捕捉，相應的監管部門無法及時獲取相關信息，無法及時的對飆車對象進行布控抓捕，不利于飆車行為的有效治理。

如何改善現有技術缺陷，是現今急需解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供了一種基于深度學習的自動聲檢測的飆車行為自動識別裝置及方法，以解決現有技術中飆車行為判定困難、效率低和難以獲取有用信息的技術問題。

本發明是通過以下技術方案實現的：一種基于深度學習的自動聲檢測的飆車行為自動識別裝置，包括控制單元，所述控制單元分別與用于機動車飆車噪聲識別及抓拍的自動聲檢測單元、用于機動車超速識別與抓拍的超速檢測單元、用于發布監控信息的監控單元和用于存儲信息的存儲單元信號連接，所述自動聲檢測單元分別與用于音頻信息捕捉識別的噪音檢測單元和用于抓怕機動車車牌信息的第一抓拍單元信號連接，所述超速檢測單元分別與用于超速檢測的測速單元和用于捕獲高速運動目標信息的第二抓拍單元信號連接。

進一步，所述第一抓拍單元抓拍對象具體為所述噪音識別單元捕捉對象。

進一步，，所述第二抓拍單元抓拍對象具體為測速模塊檢測對象。

一種基于深度學習的自動聲檢測的飆車行為自動識別方法，識別步驟包括：

步驟1：檢測并鎖定大噪聲機動車目標，同時對鎖定的目標進行車牌信息進行捕獲；

步驟2：機動車超速行為檢測及鎖定，并捕獲高速運動目標的視頻與圖像，具體包括車牌信息、人臉信息、車輛信息等；

步驟3：對比步驟1和步驟2所捕獲的信息，當步驟1和步驟2所獲取的車牌信息一致時判定為飆車行為，當步驟1和步驟2所獲取的信息不一致時，判定為非飆車行為；

步驟4：將步驟3中判定為飆車行為時所獲取的車輛及車輛駕駛員的詳細信息發送給公安、交通等管理部門；

步驟5：將步驟1和步驟2所獲取的信息進行存儲。

本發明相比現有技術具有以下優點：本發明提供一種基于深度學習的自動聲檢測的飆車行為自動識別裝置及方法，是一種基于噪聲檢測、超速檢測、人臉識別、車牌識別技術為核心的機動車飆車行為實時檢測和識別一體化裝置，該裝置融合飆車車輛噪聲特征和超速行為識別、視頻圖像智能分析和快速檢索技術，將圖像與事件描述之間建立一種映射關系，使計算機從紛繁的視頻圖像中快速分辯、識別出飆車目標的發動機噪聲及其駕駛人人臉特征、車牌特征、超速等。識別精度高、識別結果清晰可辨、識別智能化程度、識別效率高，并為公共安全、交通安全、社會面智能監控提供高技術含量的核心數據，為管理部門輔助決策，提供高可靠性數據支撐。

附圖說明

圖1是本發明一種基于深度學習的自動聲檢測的飆車行為自動識別裝置的原理框圖。

圖中：1、控制單元；2、自動聲檢測單元；3、超速檢測單元；4、監控單元；5、存儲單元；6、噪音檢測單元；7、第一抓拍單元；8、測速單元；9、第二抓拍單元。

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。