[發(fā)明專利]一種畜力車目標違章行駛行為檢測方法、裝置及相機有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711485286.7 | 申請日： | 2017-12-29 |
| 公開（公告）號： | CN109993031B | 公開（公告）日： | 2021-07-20 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 孟騰騰 | 申請（專利權(quán)）人： | 杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 馬敬;項京 |
| 地址： | 310051 浙*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 畜力 目標 違章 行駛 行為 檢測 方法 裝置 相機 | ||
1.一種畜力車目標違章行駛行為檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取指定場景下的待檢測圖像，其中，所述指定場景為允許出現(xiàn)畜力車目標的路段場景；
利用預(yù)設(shè)目標檢測算法，對所述待檢測圖像進行非機動車目標檢測，判斷所述待檢測圖像中是否存在非機動車目標，并確定各非機動車目標所處的區(qū)域圖像；
利用預(yù)設(shè)目標識別算法，對各區(qū)域圖像進行目標識別，判斷各非機動車目標是否為畜力車目標；其中，畜力車目標中的駕駛?cè)?、牲畜以及人造運輸工具均為非機動車目標；
利用預(yù)設(shè)行為檢測算法，對各畜力車目標進行行為檢測，判斷各畜力車目標是否存在違章行駛行為，并確定違章行駛行為的類別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取指定場景下的待檢測圖像，包括：
獲取通過圖像采集器采集的指定場景下的源圖像；
對所述源圖像進行預(yù)處理，得到滿足預(yù)設(shè)檢測條件的預(yù)處理圖像；
提取所述預(yù)處理圖像中感興趣區(qū)域內(nèi)的圖像，作為待檢測圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用預(yù)設(shè)目標檢測算法，對所述待檢測圖像進行非機動車目標檢測，判斷所述待檢測圖像中是否存在非機動車目標，并確定各非機動車目標所處的區(qū)域圖像之前，所述方法還包括：
獲取多個包含有非機動車目標的圖像樣本，其中，所述非機動車目標包括畜力車目標；
根據(jù)標定的各圖像樣本中非機動車目標區(qū)域的坐標信息，提取各非機動車目標區(qū)域的圖像，構(gòu)成第一樣本集；
按照預(yù)設(shè)分類策略，對所述第一樣本集進行畜力車目標及非畜力車目標分類，得到畜力車目標對應(yīng)的第二樣本集以及非畜力車目標對應(yīng)的第三樣本集；
按照預(yù)設(shè)違章行駛行為類別，對所述第二樣本集中各畜力車目標進行分類，得到各違章行駛行為類別的畜力車目標對應(yīng)的第四樣本集；
利用第一預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對所述第一樣本集進行訓(xùn)練，得到目標檢測模型；利用第二預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對所述第二樣本集及所述第三樣本集進行訓(xùn)練，得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型；利用第三預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對各第四樣本集進行訓(xùn)練，得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型；
所述利用預(yù)設(shè)目標檢測算法，對所述待檢測圖像進行非機動車目標檢測，判斷所述待檢測圖像中是否存在非機動車目標，并確定各非機動車目標所處的區(qū)域圖像，包括：
利用所述目標檢測模型，對所述待檢測圖像進行非機動車目標檢測，判斷所述待檢測圖像中是否存在非機動車目標，并確定各非機動車目標所處的區(qū)域圖像；
所述利用預(yù)設(shè)目標識別算法，對各區(qū)域圖像進行目標識別，判斷各非機動車目標是否為畜力車目標，包括：
利用所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，對各區(qū)域圖像進行目標分類識別，判斷各非機動車目標是否為畜力車目標；
所述利用預(yù)設(shè)行為檢測算法，對各畜力車目標進行行為檢測，判斷各畜力車目標是否存在違章行駛行為，并確定違章行駛行為的類別，包括：
利用所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，對各畜力車目標的行為進行分類檢測，判斷各畜力車目標是否存在違章行駛行為，并確定違章行駛行為的類別。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述按照預(yù)設(shè)違章行駛行為類別，對所述第二樣本集中各畜力車目標進行分類，得到各違章行駛行為類別的畜力車目標對應(yīng)的第四樣本集之后，所述方法還包括：
判斷各畜力車目標是否存在多種預(yù)設(shè)違章行駛行為類別；
若是，則針對存在多種預(yù)設(shè)違章行駛行為類別的畜力車目標，添加多個違章行駛行為標簽。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用預(yù)設(shè)目標識別算法，對各區(qū)域圖像進行目標識別，判斷各非機動車目標是否為畜力車目標，包括：
利用預(yù)設(shè)圖像分割算法，分別對各區(qū)域圖像進行分割，得到各非機動車目標的輪廓圖像；
利用預(yù)設(shè)目標識別算法，對各輪廓圖像進行目標識別，判斷各非機動車目標是否為畜力車目標。
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