[發明專利]車輛逆行檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010127701.7
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN113327414B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 王向鴻
• 申請（專利權）人: 深圳市豐馳順行信息技術有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/04;G06V20/52;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 謝曲曲

1.一種車輛逆行檢測方法，其特征在于，所述方法應用于終端，所述終端固定安裝于車輛上，所述方法包括：

所述終端通過攝像頭獲取視頻幀圖像，所述攝像頭內置于所述終端；

獲取所處車輛的定位信息；

基于所述視頻幀圖像判斷所述車輛是否處于正常行駛狀態；所述正常行駛狀態為車輛按照車道的規定行車方向正常行駛的狀態；

當判定所述車輛處于正常行駛狀態時，通過已訓練好的車輛檢測模型檢測所述視頻幀圖像中的目標車輛；

通過已訓練好的分類模型對所述目標車輛進行逆行判斷；

當判定所述目標車輛為逆行車輛時，將所述定位信息發送至服務器；發送的定位信息用于指示所述服務器動態更新車輛逆行分布圖；所述車輛逆行分布圖是標注有逆行車輛的圖，用于表征逆行車輛的分布情況；

所述通過已訓練好的車輛檢測模型檢測所述視頻幀圖像中的目標車輛，包括：

將所述視頻幀圖像輸入已訓練好的車輛檢測模型進行檢測，得到所述視頻幀圖像中每個目標車輛對應的檢測框數據；

所述通過已訓練好的分類模型對所述目標車輛進行逆行判斷，包括：

根據所述檢測框數據從所述視頻幀圖像中截取相應目標車輛圖像；

將所述目標車輛圖像輸入已訓練好的分類模型進行分類，并根據分類結果對所述目標車輛進行逆行判斷；

所述車輛檢測模型與所述分類模型通過服務器訓練得到；通過所述服務器訓練所述車輛檢測模型與所述分類模型的步驟，包括：

通過所述服務器獲取訓練樣本集；所述訓練樣本集包括樣本圖像與相應的樣本分類結果；

通過所述服務器將所述樣本圖像作為待訓練的車輛檢測模型的輸入特征，將所述待訓練的車輛檢測模型的輸出特征作為待訓練的分類模型的輸入特征，將相應樣本分類結果作為所述待訓練的分類模型的期望的輸出特征進行模型訓練，得到已訓練的車輛檢測模型與分類模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述視頻幀圖像判斷所述車輛是否處于正常行駛狀態，包括：

獲取所述車輛的慣性測量數據；

根據所述定位信息與所述慣性測量數據判斷所述車輛是否處于行駛狀態；

當判定所述車輛處于行駛狀態時，通過已訓練好的行駛狀態分類模型對所述視頻幀圖像進行識別，得到行駛狀態分類結果；所述行駛狀態分類結果用于表征所述車輛是否處于正常行駛狀態。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取訓練樣本集，包括：

通過所述服務器獲取初始訓練樣本集；所述初始訓練樣本集包括初始樣本圖像與相應的樣本分類結果；

通過所述服務器對所述初始樣本圖像進行至少一種圖像變換得到相應的樣本圖像；

通過所述服務器根據所述初始樣本圖像、所述樣本圖像與相應的樣本分類結果得到訓練樣本集。