[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器視覺的城市智慧交通監(jiān)控智能系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011105333.2
• 申請日: 2020-10-15
• 公開（公告）號(hào): CN112233421A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡歆柯
• 申請（專利權(quán)）人: 胡歆柯
• 主分類號(hào): G08G1/01
• 分類號(hào): G08G1/01;G08G1/017;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于機(jī)器視覺的城市智慧交通監(jiān)控智能系統(tǒng)，其特征在于：包括事故信息錄入模塊、事故視頻提取分解模塊、車輛違規(guī)行為識(shí)別分析模塊、違規(guī)行為信息庫、事故雙方責(zé)任劃分模塊和顯示終端，所述事故信息錄入模塊分別與事故視頻提取分解模塊和車輛違規(guī)行為識(shí)別分析模塊連接，事故視頻提取分解模塊與車輛違規(guī)行為識(shí)別分析模塊連接，車輛違規(guī)行為識(shí)別分析模塊與事故雙方責(zé)任劃分模塊連接，事故雙方責(zé)任劃分模塊與顯示終端連接；

所述事故信息錄入模塊用于對交通事故發(fā)生時(shí)，事故雙方將事故基本信息進(jìn)行錄入系統(tǒng)；

所述事故視頻提取分解模塊用于根據(jù)錄入系統(tǒng)的事故基本信息從相應(yīng)的事故發(fā)生點(diǎn)的監(jiān)控?cái)z像頭拍攝的監(jiān)控視頻中提取事故視頻，并根據(jù)提取的事故視頻幀數(shù)，將事故視頻按照視頻幀數(shù)分解為若干事故圖片，同時(shí)將分解的各事故圖片按照時(shí)間順序進(jìn)行編號(hào)，依次標(biāo)記為1,2...i....n；

所述車輛違規(guī)行為識(shí)別分析模塊用于對標(biāo)記的各事故圖片進(jìn)行篩選處理并根據(jù)目標(biāo)事故圖片分析識(shí)別車輛違規(guī)行為，其中車輛違規(guī)行為識(shí)別分析模塊包括事故圖片篩選單元、事故圖片處理單元和圖片識(shí)別分析單元；

所述事故圖片篩選單元用于對標(biāo)記的各事故圖片進(jìn)行無關(guān)事故圖片分析篩選，并去除與事故無關(guān)的事故圖片，保留與事故有關(guān)的事故圖片，記為目標(biāo)事故圖片，分別標(biāo)記為1,2...j....m，同時(shí)將各目標(biāo)事故圖片發(fā)送至事故圖片處理單元；

所述事故圖片處理單元對接收的各目標(biāo)事故圖片進(jìn)行高清濾波處理，得到高清處理后的各目標(biāo)事故圖片，并發(fā)送至圖片識(shí)別分析單元；

所述圖片識(shí)別分析單元用于根據(jù)高清處理后的各目標(biāo)事故圖片進(jìn)行車輛違規(guī)行為分析，其具體分析方法包括以下幾個(gè)步驟：

步驟S1：從各目標(biāo)事故圖片按照圖片的標(biāo)記順序依次獲取事故車輛，若某目標(biāo)事故圖片中只有一個(gè)事故車輛，則獲取該事故車輛的車牌號(hào)，該目標(biāo)事故圖片即為該事故車輛的違規(guī)分析參考圖片，若某目標(biāo)事故圖片中包含雙方事故車輛，則獲取該目標(biāo)事故圖片中雙方事故車輛的車牌號(hào)，該目標(biāo)事故圖片即為雙方事故車輛的違規(guī)分析參考圖片，由此直到所有目標(biāo)事故圖片中事故車輛車牌號(hào)全部獲取完，這樣將所有目標(biāo)事故圖片按照包含的事故車輛不同，劃分為事故各方車輛的違規(guī)分析參考圖片集合，記為A(a1,a2,...,ak,...,al)和B(b1,b2,...,bg,...,bh)，其中ak表示為事故A方車輛的第k個(gè)違規(guī)分析參考圖片，bg表示為事故B方車輛的第g個(gè)違規(guī)分析參考圖片；

步驟S2：將事故各方車輛的違規(guī)分析參考圖片集合中的各違規(guī)分析參考圖片分別與違規(guī)行為信息庫中存儲(chǔ)的各種車輛違規(guī)行為對應(yīng)的各種違規(guī)圖片進(jìn)行比對，分析事故各方車輛的各違規(guī)分析參考圖片中是否存在與各種車輛違規(guī)行為對應(yīng)的各種違規(guī)圖片匹配的圖片，若某事故方車輛的各違規(guī)分析參考圖片中存在任意一張或多張目標(biāo)事故圖片與各種車輛違規(guī)行為對應(yīng)的各種違規(guī)圖片匹配成功，則表明該事故方違規(guī)，此時(shí)統(tǒng)計(jì)違規(guī)事故方的個(gè)數(shù)，若違規(guī)事故方只有一個(gè)，則執(zhí)行步驟S3，若違規(guī)事故方為雙方，則執(zhí)行步驟S4；

步驟S3：將該違規(guī)事故方的車輛車牌號(hào)發(fā)送至事故雙方責(zé)任劃分模塊，此時(shí)統(tǒng)計(jì)該違規(guī)事故方車輛的各違規(guī)分析參考圖片中與各種車輛違規(guī)行為對應(yīng)的各種違規(guī)圖片匹配成功的違規(guī)分析參考圖片個(gè)數(shù)，并根據(jù)違規(guī)行為信息庫中各種違規(guī)行為對應(yīng)的各種違規(guī)圖片，獲取各匹配成功的違規(guī)分析參考圖片對應(yīng)的違規(guī)行為種類，若所有匹配成功的違規(guī)分析參考圖片對應(yīng)的違規(guī)行為種類為同一種類，則該違規(guī)事故方的違規(guī)行為種類即為該種類，記錄該違規(guī)行為種類名稱，并發(fā)送至事故雙方責(zé)任劃分模塊，若所有匹配成功的車輛違規(guī)分析參考圖片對應(yīng)的違規(guī)行為種類為不同種類，則該違規(guī)事故方的違規(guī)為多種類違規(guī)行為，記錄該多種違規(guī)行為種類名稱，發(fā)送至事故雙方責(zé)任劃分模塊；

步驟S4：將違規(guī)事故雙方的車輛車牌號(hào)發(fā)送至事故雙方責(zé)任劃分模塊，此時(shí)按照步驟S3的方法獲取各違規(guī)事故方對應(yīng)的違規(guī)行為種類，若各違規(guī)事故方對應(yīng)的違規(guī)行為種類均僅為一種，則提取違規(guī)行為信息庫中各種違規(guī)行為對應(yīng)的違規(guī)系數(shù)，將事故雙方對應(yīng)的違規(guī)行為種類與各種違規(guī)行為對應(yīng)的違規(guī)系數(shù)進(jìn)行對比，篩選各違規(guī)事故方的違規(guī)行為種類對應(yīng)的違規(guī)系數(shù)，并發(fā)送至事故雙方責(zé)任劃分模塊，若各違規(guī)事故方對應(yīng)的違規(guī)行為種類不只一種，則將事故雙方對應(yīng)的各違規(guī)行為種類與各種違規(guī)行為對應(yīng)的違規(guī)系數(shù)進(jìn)行對比，篩選各違規(guī)事故方的各違規(guī)行為種類對應(yīng)的違規(guī)系數(shù)，并發(fā)送至事故雙方責(zé)任劃分模塊；

所述事故雙方責(zé)任劃分模塊對接收的違規(guī)事故方信息、違規(guī)行為種類及違規(guī)系數(shù)進(jìn)行分類處理，其處理過程包括以下幾個(gè)步驟：

步驟W1：若只有一個(gè)事故方違規(guī)，則將該違規(guī)事故方車牌號(hào)發(fā)送至顯示終端；

步驟W2：若事故雙方均違規(guī)且事故雙方對應(yīng)的違規(guī)行為種類均為一種，則將事故雙方的違規(guī)行為種類對應(yīng)的違規(guī)系數(shù)進(jìn)行對比，違規(guī)系數(shù)較大的一方記為主違規(guī)事故方，違規(guī)系數(shù)較小的一方為次違規(guī)事故方，并將事故雙方的車輛車牌號(hào)、違規(guī)主次及違規(guī)系數(shù)發(fā)送至顯示終端；

步驟W3：若事故雙方均違規(guī)且事故雙方對應(yīng)的違規(guī)行為種類為多種，則將事故雙方的各違規(guī)行為種類對應(yīng)的違規(guī)系數(shù)進(jìn)行疊加，得到事故雙方對應(yīng)的綜合違規(guī)系數(shù)，綜合違規(guī)系數(shù)較大的一方記為主違規(guī)事故方，綜合違規(guī)系數(shù)較小的一方為次違規(guī)事故方，并將事故雙方的車輛車牌號(hào)、違規(guī)主次及綜合違規(guī)系數(shù)發(fā)送至顯示終端；

所述顯示終端接收事故雙方責(zé)任劃分模塊發(fā)送的違規(guī)事故方車牌號(hào)、違規(guī)行為種類、違規(guī)主次及違規(guī)系數(shù)。