[發明專利]交通事故的定責方法、裝置、計算機設備及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 201810865643.0
• 申請日: 2018-08-01
• 公開（公告）號: CN108986474A
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發明（設計）人: 唐雯靜;黃章成;王健宗;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G06K9/00
• 代理公司: 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448
• 代理人: 黃耀威

本申請公開了一種交通事故的定責方法、裝置、計算機設備及計算機存存介質，涉及交通事故處理技術領域，無需安排交警人員到事故現場進行勘察，減少交警的工作量。所述方法包括：獲取交通事故發生所對應預設時間段內的視頻信息流；對所述視頻信息流中各個目標特征進行聚類，得到交通事故發生所對應預設時間段內每個目標特征聚類集合對應的行為規律；將所述每個目標特征聚類集合對應輸入至預先構建的違法行為檢測模型進行行為檢測，得到所述各個目標特征的行為檢測結果，所述違法行為檢測模型用于檢測交通事故發生所對應預設時間段內所述各個目標特征的違法行為類型；根據所述各個目標特征的行為檢測結果，生成交通事故定責報告。

技術領域

本發明涉及交通事故處理技術領域，尤其是涉及到交通事故的定責方法、裝置及電子設備。

背景技術

隨著社會的發展，汽車已經成為人類的主要交通工具，為人民出行帶來方便，但是在城市汽車的數量激增的同時，駕駛人員的危機意識并未得到同步提升，使得汽車交通事故逐年增長，導致交警的工作內容與工作強度也不斷增加。

現有技術在對交通事故進行定責的過程中，簡單的交通事故，比如車輛追尾、闖紅綠燈、沖入綠化帶、違規變道行駛等違法行為，在發生交通事故后，交警需要根據事故類型出警勘察，或者根據現場圖片信息進行交通事故責任劃分界定，對交警而言，耗時耗力，在負擔其他日常工作的同時，需要花費精力在出警以及現場圖片查看上，極大地浪費了人力成本。與此同時，駕駛人員更關注的交警定責結果，且責任的劃分可能只會對主責的一方有警示提醒效果，并不能達到交通安全意識的喚醒。

發明內容

本發明實施例提供了交通事故的定責方法、裝置、計算機設備及計算機存儲介質，解決了相關技術中需要耗費極大人力判斷交通事故責任的問題。

根據本發明實施例的第一方面，提供一種交通事故的定責方法，所述方法包括：

獲取交通事故發生所對應預設時間段內的視頻信息流；

對所述視頻信息流中各個目標特征進行聚類，得到交通事故發生所對應預設時間段內每個目標特征聚類集合對應的行為規律；

將所述每個目標特征聚類集合對應的行為規律輸入至預先構建的違法行為檢測模型進行行為檢測，得到所述各個目標特征的行為檢測結果，所述行為檢測結果用于檢測交通事故發生所對應預設時間段內所述各個目標特征的違法行為類型；

根據所述各個目標特征的行為檢測結果，生成交通事故定責報告。

進一步地，在所述對所述視頻信息流中各個目標特征進行聚類，得到交通事故發生所對應預設時間段內每個目標特征聚類集合對應的行為規律之前，所述方法還包括：

對所述預設時間段內的視頻信息流進行分幀處理，得到多幀視頻圖像信息；

從每幀視頻圖像信息中提取出所述各個目標特征。

進一步地，所述從每幀視頻圖像信息中提取出各個目標特征包括：

利用多幀視頻圖像信息之間的關聯性對每幀視頻圖像信息進行區域劃分，得到多個目標區域；

檢測所述目標區域內具有變化特性的目標特征，從每幀視頻圖像信息中提取各個目標特征。

進一步地，在所述從每幀視頻圖像信息中提取出各個目標特征之后，所述方法還包括：

利用多幀視頻圖像信息之間的關聯性對每幀視頻圖像信息中各個目標特征進行過濾，保留符合預設條件的目標特征。

進一步地，在所述將所述每個目標特征聚類集合對應的行為規律輸入至預先構建的違法行為檢測模型進行行為檢測，得到所述各個目標特征的行為檢測結果之前，所述方法還包括：

預先收集不同交通違法行為對應的視頻流數據，從所述視頻流數據中提取出多個目標特征的行為規律；