[發(fā)明專(zhuān)利]基于智慧交通的人工智能圖像處理方法、系統(tǒng)及云服務(wù)器

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011076635.1
• 申請(qǐng)日: 2020-04-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112200079A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳建
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 陳建
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06F16/2458;G06F16/29;G06Q50/26;G08G1/01;H04N7/18;H04L29/08
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

本公開(kāi)實(shí)施例提供一種基于智慧交通的人工智能圖像處理方法、系統(tǒng)及云服務(wù)器，通過(guò)監(jiān)測(cè)在設(shè)定持續(xù)時(shí)間段內(nèi)與第一圖像采集位置在第一交通展示方位相關(guān)聯(lián)的第一交通圖像數(shù)據(jù)流以及與第二圖像采集位置在對(duì)應(yīng)的第二交通展示方位相關(guān)聯(lián)的第二交通圖像數(shù)據(jù)流，然后基于預(yù)先配置的人工智能模型分別對(duì)第一交通圖像數(shù)據(jù)流中的交通行為和第二交通圖像數(shù)據(jù)流中的交通行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而通過(guò)人工智能分析存在交通聯(lián)動(dòng)監(jiān)控關(guān)系的交通行為序列，確定與目標(biāo)對(duì)象的交通異常行為相關(guān)的關(guān)聯(lián)交通行為，并將關(guān)聯(lián)交通行為與目標(biāo)對(duì)象建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此不僅極大交通排查效率極低，而且可以改善出現(xiàn)人工誤判的情況，提高最終的分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)涉及物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于智慧交通的人工智能圖像處理方法、系統(tǒng)及云服務(wù)器。

背景技術(shù)

在城市智慧交通系統(tǒng)的交通監(jiān)控過(guò)程中，通常會(huì)涉及到大量的聯(lián)動(dòng)控制操作，例如當(dāng)某個(gè)卡口相機(jī)監(jiān)測(cè)到目標(biāo)對(duì)象的異常事件之后，通常會(huì)立刻上報(bào)服務(wù)器該異常事件的位置從而使得服務(wù)器根據(jù)該異常事件的位置控制相關(guān)交通區(qū)域的其它卡口相機(jī)聯(lián)動(dòng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)監(jiān)控，并通過(guò)結(jié)合整個(gè)聯(lián)動(dòng)過(guò)程的交通信息進(jìn)行綜合判斷來(lái)確定一些復(fù)雜事件的路況。在傳統(tǒng)方案中，往往需要服務(wù)端的人員反復(fù)切換查看與該異常事件相關(guān)的各個(gè)交通狀況，從而通過(guò)對(duì)交通行為進(jìn)行分析來(lái)確定該異常事件引起的一系列關(guān)聯(lián)交通行為的情況，然而此種方案不僅交通排查效率極低，而且極容易出現(xiàn)人工誤判的情況，造成最終的分析結(jié)果準(zhǔn)確性較低。

發(fā)明內(nèi)容

為了至少克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本公開(kāi)的目的在于提供一種基于智慧交通的人工智能圖像處理方法、系統(tǒng)及云服務(wù)器，通過(guò)人工智能分析存在交通聯(lián)動(dòng)監(jiān)控關(guān)系的交通行為序列，從而確定與所述目標(biāo)對(duì)象的交通異常行為相關(guān)的關(guān)聯(lián)交通行為，并將所述關(guān)聯(lián)交通行為與所述目標(biāo)對(duì)象建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此不僅極大交通排查效率極低，而且可以改善出現(xiàn)人工誤判的情況，提高最終的分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

第一方面，本公開(kāi)提供一種基于智慧交通的人工智能圖像處理方法，應(yīng)用于大數(shù)據(jù)云服務(wù)器，所述大數(shù)據(jù)云服務(wù)器與多個(gè)智慧交通管理區(qū)域的智慧交通終端通信連接，所述方法包括：

獲取所述智慧交通終端所對(duì)應(yīng)的第一圖像采集位置在第一交通展示方位所對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)智慧交通區(qū)域序列，所述第一交通展示方位為所述智慧交通終端在所述第一圖像采集位置處抓拍存在交通異常行為的目標(biāo)對(duì)象時(shí)的交通展示方位，所述關(guān)聯(lián)智慧交通區(qū)域序列中包含至少一個(gè)第二圖像采集位置，每個(gè)第二圖像采集位置均在對(duì)應(yīng)的第二交通展示方位與所述第一圖像采集位置之間存在交通聯(lián)動(dòng)監(jiān)控關(guān)系，所述第二交通展示方位為所述第一交通展示方位的聯(lián)動(dòng)交通展示方位；

從所述關(guān)聯(lián)智慧交通區(qū)域序列的所述至少一個(gè)第二圖像采集位置中獲取每個(gè)第二圖像采集位置，并監(jiān)測(cè)在設(shè)定持續(xù)時(shí)間段內(nèi)與所述第一圖像采集位置在所述第一交通展示方位相關(guān)聯(lián)的第一交通圖像數(shù)據(jù)流以及與所述第二圖像采集位置在對(duì)應(yīng)的所述第二交通展示方位相關(guān)聯(lián)的第二交通圖像數(shù)據(jù)流；

基于預(yù)先配置的人工智能模型分別對(duì)所述第一交通圖像數(shù)據(jù)流中的交通行為和所述第二交通圖像數(shù)據(jù)流中的交通行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，分別獲得所述第一交通圖像數(shù)據(jù)流中的第一交通行為序列和所述第二交通圖像數(shù)據(jù)流中的第二交通行為序列；

從所述第一交通行為序列和所述第二交通行為序列中確定與所述目標(biāo)對(duì)象的交通異常行為相關(guān)的關(guān)聯(lián)交通行為，并將所述關(guān)聯(lián)交通行為與所述目標(biāo)對(duì)象建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于預(yù)先配置的人工智能模型分別對(duì)所述第一交通圖像數(shù)據(jù)流中的交通行為和所述第二交通圖像數(shù)據(jù)流中的交通行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，分別獲得所述第一交通圖像數(shù)據(jù)流中的第一交通行為序列和所述第二交通圖像數(shù)據(jù)流中的第二交通行為序列的步驟，包括：