[發明專利]一種異常停車的檢測方法、裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 202010138811.3
• 申請日: 2020-03-03
• 公開（公告）號: CN113361299B
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 吳聰;李聰廷;劉承文
• 申請（專利權）人: 浙江宇視科技有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/25;G06V10/34;G06V10/26
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種異常停車的檢測方法，其特征在于，包括：

根據視頻流中的至少兩幀道路監控圖像，確定每一幀道路監控圖像的運動前景圖像和背景圖像；并根據所述運動前景圖像確定被監控道路的行車興趣區域；

利用圖像識別手段確定背景圖像中的停止車輛區域；

計算所述行車興趣區域和所述停止車輛區域的重合部分，若所述重合部分大于設定閾值，則確定為異常停車；

所述根據所述運動前景圖像確定被監控道路的行車興趣區域，包括：

獲取每一幀運動前景圖像；

根據圖像透視原理對所述每一幀運動前景圖像進行自適應膨脹處理；

將所有運動前景圖像的自適應膨脹處理結果進行合并處理，以得到行車興趣區域；

所述根據圖像透視原理對所述每一幀運動前景圖像進行自適應膨脹處理，包括：

獲取預先設置的自適應卷積核，其中，所述自適應卷積核的大小是根據圖像透視原理確定的；

將所述自適應卷積核與當前幀的前景圖像做卷積計算，以得到自適應膨脹處理的結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將所有運動前景圖像的自適應膨脹處理結果進行合并處理之后，所述方法還包括：

對合并處理結果進行中值濾波，得到邊界平滑結果，將平滑后的區域確定為行車興趣區域。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述自適應卷積核與當前幀的前景圖像做卷積計算，以得到自適應膨脹處理的結果，包括采用如下公式進行計算：

；

；

其中，自適應膨脹處理完的結果，為當前卷積坐標，為前景圖像，K為m階自適應卷積核，i、j為卷積核K中元素坐標，h為前景圖像的高，為設定系數，為取整函數。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，利用圖像識別手段確定背景圖像中的停止車輛區域，包括：

獲取道路監控圖像中的背景圖像；

采用預先訓練的車輛目標識別模型，對背景圖像中停止車輛區域進行識別，得到停止車輛區域。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在獲取道路監控圖像中的背景圖像之后，所述方法還包括：

對所述背景圖像進行透視變換分區裁切；

對每個透視變換分區按照預設尺度進行變換處理，得到各透視變換分區的變換結果，作為輸入車輛目標識別模型的數據。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在確定為異常停車之后，所述方法還包括：

上報異常停車的發生時間與坐標位置。

7.一種異常停車的檢測裝置，其特征在于，包括：

行車興趣區域確定模塊，用于根據視頻流中的至少兩幀道路監控圖像，確定每一幀道路監控圖像的運動前景圖像和背景圖像；并根據所述運動前景圖像確定被監控道路的行車興趣區域；

所述根據所述運動前景圖像確定被監控道路的行車興趣區域，包括：

獲取每一幀運動前景圖像；

根據圖像透視原理對所述每一幀運動前景圖像進行自適應膨脹處理；

將所有運動前景圖像的自適應膨脹處理結果進行合并處理，以得到行車興趣區域；

所述根據圖像透視原理對所述每一幀運動前景圖像進行自適應膨脹處理，包括：

獲取預先設置的自適應卷積核，其中，所述自適應卷積核的大小是根據圖像透視原理確定的；

將所述自適應卷積核與當前幀的前景圖像做卷積計算，以得到自適應膨脹處理的結果；

停止車輛區域識別模塊，用于利用圖像識別手段確定背景圖像中的停止車輛區域；

異常停車確定模塊，用于計算所述行車興趣區域和所述停止車輛區域的重合部分，若所述重合部分大于設定閾值，則確定為異常停車。

8.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-6中任一項所述的異常停車的檢測方法。

9.一種電子設備，包括存儲器，處理器及存儲在存儲器上并可在處理器運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1-6中任一項所述的異常停車的檢測方法。