[發明專利]一種基于實時視頻的城市道路車輛異常停駛檢測方法

有效

• 申請號: 201811288588.X
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109285341B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 張力元;胡金暉;黃詩盛
• 申請（專利權）人: 中電科新型智慧城市研究院有限公司
• 主分類號: G08G1/00
• 分類號: G08G1/00;G08G1/01;G08G1/04;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 李艷麗

本發明涉及一種基于實時視頻的城市道路車輛異常停駛檢測方法，包括攝像頭和計算機，攝像頭采集道路的視頻圖像，通過計算機處理視頻圖像判斷城市道路車輛有否異常停駛；本發明利用背景模型，生成實時視頻的靜態幀并實時更新，利用深度學習目標檢測算法檢測靜態幀和視頻幀中的車輛目標，通過目標框并計算靜態幀與視頻幀中各目標的區域交疊度，檢測判斷城市道路車輛是否異常停駛。

技術領域

本發明屬于人類感應設備技術領域，特別是涉及一種基于實時視頻的城市道路車輛異常停駛檢測方法。

背景技術

隨著智慧交通的發展和建設，許多城市建設起了數量龐大的城市道路監控系統。大多監控系統通常存在數據量大而存儲空間不足，人工查看效率有限，以及事件難以被及時發現的問題。及時賦予監控視頻以“智慧”，是目前工業界和學界都關注的問題。

車輛異常停駛是其中最被關注的交通事件之一，這是因為相比正在行駛的車輛，停駛的車輛更有可能發生或已經發生交通事件，需要及時解決城市道路車輛異常停駛檢測處理方法，防患于未然。

因此，有必要發明一種基于實時視頻的城市道路車輛異常停駛檢測方法。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是：提出一種基于實時視頻的城市道路車輛異常停駛檢測方法，該方法既能實時檢測到監控區域是否出現異常停駛事件，也能檢測到異常車輛的當前位置。

本發明采用的技術方案是：包括攝像頭和計算機，所述攝像頭采集道路的視頻圖像，通過計算機處理視頻圖像判斷城市道路車輛有否異常停駛；

所述基于實時視頻的城市道路車輛異常停駛檢測方法，檢測方法如下步驟：

S10.攝像頭采集道路的視頻圖像，利用背景模型，生成實時視頻的靜態幀并實時更新；

所述背景模型的數學表達式如下：

sframe(t)＝(1-α)·sframe(t-1)+α·frame(t)

其中，t為時間序列索引，

sframe(t)為當前靜態幀，

frame(t)為前視頻幀，

α為學習率，α為0到1之間的分數，

所述學習率取值越大靜態幀更新的變化程度越大。

S20.所述靜態幀能夠學習到視頻中靜止的目標，將每一靜態幀與相同時間序列的視頻幀所對應；

S30.使用深度學習FAST-RCNN或者YOLO目標檢測算法，分別檢測靜態幀和視頻幀中的車輛目標的檢測模型；

S40.使用所述步驟S30得到的目標框，計算靜態幀與視頻幀中各目標的區域交疊度，計算方法如下：

其中，O₁表示靜態幀的目標框的區域面積，

O₂表示視頻幀的目標框的區域面積；

S50.所述步驟S40計算得到區域交疊度，判斷異常停駛的過程如下：

所述靜態幀的目標框，存在與之交疊的視頻幀的目標框，且兩者的區域交疊度大于設定的設定閾值，則判斷當前時刻存在停駛車輛，

并且將視頻幀中對應的目標框定為當前時刻異常停駛的車輛目標位置判斷異常停駛的目標位置。

進一步方案為，所述步驟S30中的檢測模型生成過程如下：

S31.準備常見交通目標圖像數據，包括小車、卡車、公交車等；