[發明專利]監控交通標志違規的系統和方法在審
| 申請號: | 201980024019.0 | 申請日: | 2019-04-26 |
| 公開(公告)號: | CN112041908A | 公開(公告)日: | 2020-12-04 |
| 發明(設計)人: | 張忠 | 申請(專利權)人: | 上海趨視信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G08G1/017 | 分類號: | G08G1/017 |
| 代理公司: | 成都七星天知識產權代理有限公司 51253 | 代理人: | 楊永梅 |
| 地址: | 200241 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 監控 交通標志 違規 系統 方法 | ||
1.一種確定交通標志違規的系統,包括:
至少一個相機,被配置為獲取與交通標志周圍的場景相關的視頻數據,其中所述視頻數據包括一系列幀;
至少一個存儲介質,其存儲指令集;以及
至少一個處理器,被配置為與所述至少一個存儲介質通信,其中,當執行所述指令集時,所述至少一個處理器被指示為使所述系統:
獲取與所述交通標志相對應的交通規則;
在所述一系列幀中識別車輛;
基于所述一系列幀確定所述車輛是否違反所述交通規則;以及
響應于確定車輛違反交通規則,
獲取所述車輛的信息;以及
將所述車輛的信息傳輸到服務器。
2.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,為了在所述一系列幀中識別所述車輛,所述至少一個處理器進一步被指示為使所述系統:
刪除所述一系列幀中不感興趣的區域。
3.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,為了在所述一系列幀中識別所述車輛,所述至少一個處理器進一步被指示為使所述系統:
獲取對象識別模型;
執行所述對象識別模型,以在所述一系列幀中的每一幀中識別所述車輛;以及
關聯在所述一系列幀中的每個幀中已識別的車輛。
4.根據權利要求3所述的系統,其特征在于,所述對象識別模型是You Only Look Once模型、Haar增強模型、FasterR-CNN模型或Mask R-CNN模型。
5.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,所述交通標志是停車標志,所述交通規則是與所述停車標志相關的規則,包括停車時間閾值,為了確定所述車輛是否違反所述交通規則,所述至少一個處理器進一步被指示為使所述系統:
基于所述一系列幀比較所述車輛在不同時間點的位置;
基于不同時間點的所述車輛的位置之間的比較結果確定所述車輛的停車時間;
確定所述車輛的所述停車時間是否小于所述停車時間閾值;以及
響應于所述確定所述車輛的所述停車時間小于所述停車時間閾值,
確定所述車輛違反了與所述停車標志相關的規則。
6.根據權利要求5所述的系統,其特征在于,所述車輛的所述停車時間是所述車輛速度為零的時間段。
7.根據權利要求6所述的系統,其特征在于,為了基于所述車輛在不同時間點的位置之間的比較結果來確定所述車輛的所述停車時間,所述至少一個處理器進一步被指示為使所述系統:
確定所述車輛的位置開始不變的第一時間點;
確定所述車輛位置開始改變的第二時間點;以及
將所述第一時間點和所述第二時間點之間的差確定為所述車輛的所述停車時間。
8.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,為了獲取所述車輛的信息,所述至少一個處理器進一步被指示為使所述系統:
識別所述車輛的車牌號。
9.根據權利要求8所述的系統,其特征在于,為了識別所述車輛的所述車牌號,所述至少一個處理器進一步被指示為使所述系統:
在所述一系列幀中的至少一個幀中定位車牌區域;以及
在所述車牌區域中識別所述車牌號。
10.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,響應于所述確定所述車輛違反所述交通規則的結果,所述至少一個處理器進一步被指示為使所述系統:
將違反所述交通規則的通知發送給與違反所述交通規則的所述車輛相關的用戶終端。
11.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,所述車輛的信息包括以下至少一項:所述車輛的車牌號、所述車輛違反所述交通規則的位置、所述一系列幀中的至少一個或所述車輛違反所述交通規則的時間。
12.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,所述相機安裝在所述交通標志上。
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