[發明專利]基于交通出行場景違章智能的分析方法、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202110026620.2
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112766115B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 顧友良;雷金鐸;蘇鵬;趙乾;林偉
• 申請（專利權）人: 廣州紫為云科技有限公司
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V20/59;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州名揚高玥專利代理事務所(普通合伙) 44738
• 代理人: 郭琳

本發明公開了一種基于交通出行場景違章智能分析方法，所述方法包括如下步驟：步驟1，通過交通監控設備抓拍違章圖片，構建智能違章分析系統分析所抓拍的違章圖片；步驟2，所述智能違章分析系統接收用戶輸入的抓拍的違章類型對應的參數；步驟3，所述智能違章分析系統根據建立的交通違章廢片過濾模型對違章圖片進行過濾，其中，所述過濾模型包括闖紅燈、超速、開車打手機、不系安全帶過濾模型；步驟4，根據用戶輸入的所述參數及所述過濾模型進行處理并返回正廢片分類和造成廢片的原因。本發明與現有技術相比，有益效果為：本發明通過設置廢片過濾模型，通過違章分析系統廢片過濾預審之后大大降低人工審核違章圖片的工作量。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種基于交通出行場景違章智能的分析方法、系統及存儲介質。

背景技術

由于目前交通出行場景中違章類型較多且交通工具的日益增多，因此，每日交通場景中電子監控卡口抓拍量與日俱增。而監控抓拍的違章圖片中大量出現未造成違章的情況(稱為廢片)，抓拍的大量圖片中只有一小部分可以構成違法依據(稱為正片)，則需要增加更多的人力去人工審核這些抓拍圖片，工作量相當巨大且繁瑣。所以需要創新性的解決方案來突破原有的約束，來實現降低人工成本同時提高審片的速度和質量。

發明內容

針對上述技術問題，本發明適用于交通場景違章抓拍圖片的過濾，在智能違章分析系統中創新性的設計了一套包含最常見的：闖紅燈、超速、開車打手機、不系安全帶等14種交通違章廢片過濾，只需要用戶提供抓拍的違章類型等參數即可。

違章分析系統會返回正廢片分類和造成廢片的原因(如：特殊車輛、特殊車牌、車牌抓拍模糊、違章誤判、關鍵信息遮擋、抓拍證據不全等因素均可分析返回)，通過違章分析系統廢片過濾預審之后大大降低人工審核違章圖片的工作量。

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明公開了一種基于交通出行場景違章智能分析方法，所述方法包括如下步驟：

步驟1，通過交通監控設備抓拍違章圖片，構建智能違章分析系統分析所抓拍的違章圖片；

步驟2，所述智能違章分析系統接收用戶輸入的抓拍的違章類型對應的參數；

步驟3，所述智能違章分析系統根據建立的交通違章廢片過濾模型對違章圖片進行過濾，其中，所述過濾模型包括闖紅燈、超速、開車打手機、不系安全帶過濾模型；

步驟4，根據用戶輸入的所述參數及所述過濾模型進行處理并返回正廢片分類和造成廢片的原因。

更進一步地，所述步驟3進一步包括闖紅燈廢片過濾模型，所述闖紅燈廢片過濾模型包括如下步驟：

步驟101，前端抓拍的特寫圖中車輛進行檢測算法，找到特寫圖中的嫌疑車輛，同時還對嫌疑車輛進行特殊車輛識別和非機動車識別；

步驟102，對抓拍的違章前、中、后的圖片使用交警識別算法進行處理，判斷圖片中是否出現交警指揮交通，如出現路段施工、交通事故等特殊情況由交警指揮則為廢片；對抓拍的違章前、中、后的圖片使用車輛識別和車牌識別算法進行處理，從中找到特寫圖中的嫌疑車輛，如圖中無特寫圖中的嫌疑車輛則為廢片；對場景圖片使用交通信號燈識別和地標識別算法進行處理，判斷嫌疑車輛所在車道方向是紅燈還是綠燈，綠燈則車輛是正常行駛為廢片；利用線體檢測算法進行處理，判斷違章圖中車輛車輛相對于停止線的位置，未過停止線則為廢片未闖紅燈；若上述的判斷條件均滿足則判為正片，所述智能違章分析系統返回構成違反闖紅燈的證據和嫌疑車輛信息；

步驟103，識別交通燈，交通燈識別采用了one-stage detector的檢測算法，損失loss用focal loss能夠在既不降低推理速度的情況下準確率也可以達到two-stagedetector的精度。