[發明專利]一種判斷臨時違章停車的方法及裝置

有效

• 申請號: 202010180782.7
• 申請日: 2020-03-16
• 公開（公告）號: CN111339994B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 閆軍;楊懷恒
• 申請（專利權）人: 智慧互通科技股份有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V20/58;G06V20/59;G08G1/017
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種判斷臨時違章停車的方法，其特征在于，包括：

獲取已采集的預定監控區域的視頻幀圖像集；

針對每一視頻幀圖像，從當前視頻幀圖像中獲取各個待檢測車輛的車輛信息，并確定各待檢測車輛的駕駛員位置側車門是否開啟；

針對每一待檢測車輛，若當前待檢測車輛的駕駛員位置側車門為開啟狀態，從當前視頻幀圖像中獲取距離當前待檢測車輛駕駛員位置側車門的預定范圍內的人像信息；

根據當前待檢測車輛的車輛信息和所述人像信息，確定當前待檢測車輛與所述人像信息中人像的位置關系，并基于所述位置關系確定當前待檢測車輛是否存在臨時違章停車行為；

所述根據當前待檢測車輛的車輛信息和所述人像信息，確定當前待檢測車輛與所述人像信息中人像的位置關系，并基于所述位置關系確定當前待檢測車輛是否存在臨時違章停車行為，包括：

根據當前待檢測車輛的車門區域和當前待檢測車輛的人像區域，通過第三卷積神經網絡模型計算所述車門區域和所述人像區域的重疊區域面積；

計算所述車門區域和所述人像區域的面積大小，并求所述車門區域和所述人像區域的面積最小值；

計算所述重疊區域面積占所述面積最小值的比例；

判斷所述比例是否大于預定占比閾值；

若大于，確定當前待檢測車輛存在臨時違章停車行為。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取已采集的預定監控區域的視頻幀圖像集的步驟之前，包括：

通過攝像機以預定頻率采集預定監控區域的視頻幀圖像。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，在針對每一視頻幀圖像，從當前視頻幀圖像中獲取各個待檢測車輛的車輛信息，并確定各待檢測車輛的駕駛員位置側車門是否開啟的步驟之前，包括：

預訓練用于檢測車輛信息的第一卷積神經網絡模型；

預訓練用于檢測車輛車門狀態的第二卷積神經網絡模型；

預訓練用于檢測人像信息的第三卷積神經網絡模型；

其中，所述車輛信息包括視頻幀圖像中車輛的像素坐標信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述針對每一視頻幀圖像，從當前視頻幀圖像中獲取各個待檢測車輛的車輛信息，包括：

針對每一視頻幀圖像，通過第一卷積神經網絡模型，對當前頻幀圖像進行檢測，確定當前視頻幀圖像中是否存在車輛信息；

若存在，獲取當前視頻幀圖像中的各個待檢測車輛信息；

基于已獲取的各個待檢測車輛信息中的待檢測車輛的像素坐標信息，切割當前視頻幀中的各個待檢測車輛的車輛區域，得到當前視頻幀中的各個待檢測車輛的車輛區域塊。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述確定各待檢測車輛的駕駛員位置側車門是否開啟，包括：

步驟a、針對每一視頻幀圖像，通過第二卷積神經網絡模型對當前視頻幀圖像中的各個待檢測車輛的車輛區域塊進行車門狀態檢測，得到所述各個待檢測車輛駕駛員位置側車門的車門狀態；

其中，所述車門狀態包括開啟狀態和關閉狀態中的任一種。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，若當前視頻幀圖像中的各個待檢測車輛的車門狀態均為關閉狀態，包括：

跳轉執行步驟a，順序檢測后一視頻幀圖像，直至檢測得到任一視頻幀圖像中的任一待檢測車輛的駕駛員位置側車門為開啟狀態為止。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述針對每一待檢測車輛，若當前待檢測車輛的駕駛員位置側車門為開啟狀態，從當前視頻幀圖像中獲取距離當前待檢測車輛駕駛員位置側車門的預定范圍內的人像信息，包括：

針對每一待檢測車輛，若當前待檢測車輛的駕駛員位置側車門為開啟狀態，確定當前待檢測車輛的車門區域；

通過第三卷積神經網絡模型對當前待檢測車輛的車輛區域進行人像檢測；

若檢測得到距離當前待檢測車輛的駕駛員位置側車門的預定范圍內存在人像信息，確定當前待檢測車輛的人像區域。