[發(fā)明專利]一種道路擁堵檢測(cè)方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011129270.4
• 申請(qǐng)日: 2020-10-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111967451B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孟紹旭;朱磊;李成軍;郭波;吳志洋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘑菇車聯(lián)信息科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王慶龍

1.一種道路擁堵檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

利用本車的車載設(shè)備中的圖像采集模塊實(shí)時(shí)采集前方道路圖像，并利用預(yù)先訓(xùn)練好的車輛檢測(cè)模型對(duì)所述前方道路圖像進(jìn)行車輛檢測(cè)，得到所述前方道路圖像中的各個(gè)前方車輛；

使用目標(biāo)跟蹤算法對(duì)檢測(cè)出的所述各個(gè)前方車輛進(jìn)行跟蹤，根據(jù)跟蹤框?qū)?yīng)于不同時(shí)間的位置得到所述各個(gè)前方車輛相對(duì)于本車的相對(duì)速度，其中，預(yù)先標(biāo)定好圖像像素和實(shí)際距離的對(duì)應(yīng)關(guān)系，所述實(shí)際距離包括圖像像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際采集點(diǎn)與本車之間的距離；根據(jù)前方道路的目標(biāo)車輛在道路圖像中的像素的位置獲取目標(biāo)車輛距本車的距離；

根據(jù)不同時(shí)間跟蹤框的位置以及預(yù)先標(biāo)定好的所述圖像像素和實(shí)際距離的對(duì)應(yīng)關(guān)系獲取各個(gè)前方車輛相對(duì)于本車的相對(duì)速度；

根據(jù)本車速度和所述相對(duì)速度獲取所述各個(gè)前方車輛的實(shí)際速度；

根據(jù)所述各個(gè)前方車輛的實(shí)際速度小于預(yù)設(shè)速度的車輛數(shù)量獲取擁堵情況；如果所述實(shí)際速度小于所述預(yù)設(shè)速度的前方車輛的數(shù)量大于預(yù)設(shè)數(shù)量，判斷發(fā)生擁堵。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路擁堵檢測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)不同時(shí)間跟蹤框的位置以及預(yù)先標(biāo)定好的所述圖像像素和實(shí)際距離的對(duì)應(yīng)關(guān)系獲取各個(gè)前方車輛相對(duì)于本車的相對(duì)速度，具體包括：

獲取第一采樣時(shí)間采集的所述前方道路圖像中所述各個(gè)前方車輛的所述跟蹤框的第一位置，以及獲取第二采樣時(shí)間采集的所述前方道路圖像中所述各個(gè)前方車輛的所述跟蹤框的第二位置；

根據(jù)預(yù)先標(biāo)定好的圖像像素和實(shí)際距離的對(duì)應(yīng)關(guān)系獲取所述跟蹤框位于所述第一位置時(shí)所述各個(gè)前方車輛距離本車的第一距離，以及獲取所述跟蹤框位于所述第二位置時(shí)所述各個(gè)前方車輛距離本車的第二距離；

根據(jù)所述第一距離、所述第二距離、所述第一采樣時(shí)間及所述第二采樣時(shí)間獲取所述各個(gè)前方車輛相對(duì)于本車的相對(duì)速度；

其中，所述第二采樣時(shí)間大于所述第一采樣時(shí)間。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的道路擁堵檢測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一距離、所述第二距離、所述第一采樣時(shí)間及所述第二采樣時(shí)間獲取所述各個(gè)前方車輛相對(duì)于本車的相對(duì)速度，具體包括：

根據(jù)所述第二距離和所述第一距離得到距離變化值；

根據(jù)所述第二采樣時(shí)間和所述第一采樣時(shí)間得到時(shí)間變化值；

根據(jù)所述距離變化值和所述時(shí)間變化值得到所述各個(gè)前方車輛相對(duì)于本車的相對(duì)速度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路擁堵檢測(cè)方法，其特征在于，在所述利用本車的圖像采集模塊實(shí)時(shí)采集前方道路圖像之前，所述方法還包括：

采集原始道路圖像樣本，并手工標(biāo)注出所述原始道路圖像樣本中車頭朝向前方的車輛，得到標(biāo)注后道路圖像樣本；

以所述原始道路圖像樣本作為輸入，所述標(biāo)注后道路圖像樣本作為輸出標(biāo)簽，利用深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述車輛檢測(cè)模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的道路擁堵檢測(cè)方法，其特征在于，所述深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法采用CenterNet、YOLO、SSD或FaterRCNN算法，所述目標(biāo)跟蹤算法采用ECO、C-COT或KCF算法。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路擁堵檢測(cè)方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述各個(gè)前方車輛的實(shí)際速度超過(guò)預(yù)設(shè)速度的車輛數(shù)量獲取擁堵情況之后，所述方法還包括：

將所述擁堵情況發(fā)送至遠(yuǎn)程服務(wù)器，以供所述遠(yuǎn)程服務(wù)器根據(jù)所述擁堵情況進(jìn)行綜合分析得到匯總結(jié)果并進(jìn)行交通預(yù)警。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路擁堵檢測(cè)方法，其特征在于，在所述根據(jù)本車速度和所述相對(duì)速度獲取所述各個(gè)前方車輛的實(shí)際速度之前，所述方法還包括：

利用定位系統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取所述本車速度。