[發(fā)明專利]交通事件檢測方法、裝置、路側(cè)設(shè)備以及云控平臺

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110290826.6
• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號: CN113052048A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 董子超;董洪義;時一峰
• 申請（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 劉丹;臧建明

本申請公開了交通事件檢測方法、裝置、路側(cè)設(shè)備以及云控平臺，涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及人工智能領(lǐng)域、智能交通領(lǐng)域、計算機視覺領(lǐng)域、深度學習領(lǐng)域、云計算領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為：獲取道路場景的場景圖像；確定場景圖像中包含的目標圖像區(qū)域，目標圖像區(qū)域為交通事件發(fā)生概率大于或等于第一閾值的圖像區(qū)域；對目標圖像區(qū)域進行交通事件檢測，得到目標圖像區(qū)域中是否發(fā)生交通事件的檢測結(jié)果。因此，基于場景圖像實現(xiàn)道路場景中的交通事件檢測，提高了交通事件檢測的準確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種交通事件檢測方法、裝置、路側(cè)設(shè)備以及云控平臺，可用于人工智能領(lǐng)域、智能交通領(lǐng)域、計算機視覺領(lǐng)域、深度學習領(lǐng)域、云計算領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著城市道路建設(shè)的逐步完善和交通工具的技術(shù)進步，人們的出行距離增加，道路的交通狀況給人們生活和工作帶來很大的影響。

道路的交通狀況主要受交通事件的影響，例如堵車、車輛不遵守信號燈指示行駛、交通肇事，等等。目前，對交通事件的檢測是通過將監(jiān)控視頻中的圖像輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行檢測。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┝艘环N用于交通事件檢測方法、裝置、路側(cè)設(shè)備以及云控平臺。

根據(jù)本申請的第一方面，提供了一種交通事件檢測方法，包括：

獲取道路場景的場景圖像；

確定所述場景圖像中包含的目標圖像區(qū)域，所述目標圖像區(qū)域為交通事件發(fā)生概率大于或等于第一閾值的圖像區(qū)域；

對所述目標圖像區(qū)域進行交通事件檢測，得到所述目標圖像區(qū)域中是否發(fā)生交通事件的檢測結(jié)果。

根據(jù)本申請的第二方面，提供了一種模型訓練方法，包括：

獲取樣本數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)，對特征提取模型進行訓練；

其中，所述樣本數(shù)據(jù)包括多個標記有交通事件發(fā)生區(qū)域的樣本圖像，所述特征提取模型用于提取圖像特征。

根據(jù)本申請的第三方面，提供了一種交通事件檢測裝置，包括：

獲取單元，用于獲取道路場景的場景圖像；

確定單元，用于確定所述場景圖像中包含的目標圖像區(qū)域，所述目標圖像區(qū)域為交通事件發(fā)生概率大于或等于第一閾值的圖像區(qū)域；

檢測單元，用于對所述目標圖像區(qū)域進行交通事件檢測，得到所述目標圖像區(qū)域中是否發(fā)生交通事件的檢測結(jié)果。

根據(jù)本申請的第四方面，提供了一種模型訓練裝置，包括：

獲取單元，用于獲取樣本數(shù)據(jù)；

訓練單元，用于根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)，對特征提取模型進行訓練；

其中，所述樣本數(shù)據(jù)包括多個標記有交通事件發(fā)生區(qū)域的樣本圖像，所述特征提取模型用于提取圖像特征。

根據(jù)本申請的第五方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行如上述第一方面所述的交通事件檢測方法、或者上述第二方面所述的模型訓練方法。

根據(jù)本申請的第六方面，提供一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機指令用于使所述計算機執(zhí)行如上述第一方面所述的交通事件檢測方法、或者上述第二方面所述的模型訓練方法。