[發明專利]一種基于監控視頻的車輛實時追蹤方法及裝置

有效

• 申請號: 202010885136.0
• 申請日: 2020-08-28
• 公開（公告）號: CN111818313B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 張曉春;林濤;馮國臣;丘建棟;王宇;徐騰
• 申請（專利權）人: 深圳市城市交通規劃設計研究中心股份有限公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G06K9/00
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產權代理事務所(普通合伙) 11473
• 代理人: 陳雪飛

本發明提供了一種基于監控視頻的車輛實時追蹤方法及裝置，涉及智能交通技術領域，包括：根據多個視頻點構建視頻網絡；根據視頻網絡確定每個視頻點的可達網絡；根據可達網絡確定目標車輛的行程時間區間；在行程時間區間內根據可達網絡確定多個視頻點對應的監控視頻進行目標車輛的特征提取；當提取到目標車輛的特征時，切換至對應的監控視頻進行顯示。本發明通過構建視頻網絡形成不同視頻點之間的拓撲關系圖，根據視頻網絡確定目標車輛的行程時間區間，適時啟用后續視頻點對目標車輛進行識別，完成車輛的快速定位，將基礎數據與視頻AI技術相結合，實現車輛實時軌跡的快速穩定追蹤，在城市管理中具有廣泛的應用場景。

技術領域

本發明涉及智能交通技術領域，具體而言，涉及一種基于監控視頻的車輛實時追蹤方法及裝置。

背景技術

近年來，隨著我國經濟的高速發展以及居民生活水平的提高，汽車作為重要的交通工具在日常生活變得越來越重要。伴隨著汽車保有量的不斷增長，城市道路交通中例如違章駕駛、亂停亂放等各種交通問題也與日俱增，并且隨之產生的交通問題也變得日益嚴重，如何高效地監管道路中的行駛車輛變得越來越重要。

伴隨著我國基礎建設的逐漸完善，在道路交通系統中，為了更好的對路面信息進行監控，相關部門在十字路口、高速出入口、關鍵路段等區域都設置了大量的監控攝像頭，實現了對城市道路的全方面監控。當需要從交通視頻流中追蹤某一目標車輛時，傳統的人工監測方法不僅費時費力，且容易遺漏關鍵視頻信息，效率較低。隨著計算機技術的不斷發展，智能視頻監控系統也成為了學術界和工業界的熱門研究重點。其基于圖像處理以及深度學習等相關技術，利用計算機自動實現對監控視頻中的車輛進行目標檢測、追蹤以及識別等功能，從而達到節省人力以及提高監控設備利用率的目標。

目前，目標檢測和識別的相關研究主要集中在單一攝像頭的場景下，但在真實的道路環境中，基于單一攝像頭的方法存在著監控范圍過小、信息不足的缺點，而基于多攝像頭的方法可以提供更豐富的信息以及更大的監控范圍，同時在十字路口等交通場景中一般存在多個攝像頭，因此基于多攝像頭的車輛追蹤識別方法更適合于真實的道路交通場景。但是現有的跨攝像頭車輛追蹤效果普遍較差，大多數依靠人工點擊視頻切換實現；其余有依靠車輛實時GPS實現的，其適用性不高；也有純視頻AI（Artificial Intelligence，人工智能）識別的，但視頻跳躍性較大，落地效果較差。

發明內容

本發明所要解決的是如何有效自動實現對目標車輛跨攝像頭的連續追蹤并確保目標車輛在視頻的視域內實時可見的技術問題，為達上述目的，第一方面，本發明提供了一種基于監控視頻的車輛實時追蹤方法，其包括：

根據多個視頻點構建視頻網絡；

根據所述視頻網絡確定每個所述視頻點的可達網絡；

根據所述可達網絡確定目標車輛的行程時間區間；

在所述行程時間區間內根據所述可達網絡確定多個視頻點對應的監控視頻進行所述目標車輛的特征提取；

當提取到所述目標車輛的特征時，切換至對應的監控視頻進行顯示。

進一步地，所述根據多個視頻點構建視頻網絡包括：

分別獲取每個攝像頭在道路上的多個預置位；

根據每個所述預置位確定所述視頻點；

根據多個所述視頻點和路網信息構建所述視頻網絡。

進一步地，所述根據多個所述視頻點和路網信息構建所述視頻網絡包括：

根據多個所述視頻點構建節點集，根據所述路網信息中的多個路徑構建邊集文件，其中，每個所述視頻點構成所述節點集中的節點；

將所述節點集加載至所述邊集文件上，使得所述節點集中所有所述節點均落在所述邊集文件上，形成所述視頻網絡。