[發明專利]交通異常檢測方法、裝置、設備、存儲介質以及程序產品

在審

• 申請號: 202110404411.7
• 申請日: 2021-04-15
• 公開（公告）號: CN113033471A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 李瑩瑩;譚嘯;孫昊
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種交通異常檢測方法，包括：

獲取交通視頻流；

對所述交通視頻流進行車輛檢測跟蹤，確定是否存在異常停留的車輛，其中，停留時長超過預設時長屬于異常停留；

若存在異常停留的車輛，利用決策樹對異常停留對應的視頻幀進行交通異常分類，得到交通異常類型，其中，所述決策樹是基于交通異常檢測的特征生成的。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述利用決策樹對異常停留對應的視頻幀進行交通異常分類，得到交通異常類型，包括：

統計所述異常停留的車輛的數目；

若所述異常停留的車輛的數目是多個，確定所述異常停留的車輛之間是否存在接觸；

若所述異常停留的車輛之間存在接觸，確定為車撞車類型。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述利用決策樹對異常停留對應的視頻幀進行交通異常分類，得到交通異常類型，還包括：

若所述異常停留的車輛的數目是一個，或者所述異常停留的車輛的數目是多個且不存在接觸，確定所述異常停留對應的視頻幀中是否存在異常的人體；

若存在異常的人體，確定為車撞人類型。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述利用決策樹對異常停留對應的視頻幀進行交通異常分類，得到交通異常類型，還包括：

若不存在異常的人體，確定所述異常停留的車輛的停留位置；

若所述異常停留的車輛的停留位置在路側，確定為違停類型。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述利用決策樹對異常停留對應的視頻幀進行交通異常分類，得到交通異常類型，還包括：

若所述異常停留的車輛的停留位置不在路側，確定所述異常停留對應的視頻幀中是否存在警示牌；

若存在警示牌，確定為拋錨類型。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述利用決策樹對異常停留對應的視頻幀進行交通異常分類，得到交通異常類型，還包括：

若不存在警示牌，確定為違停類型。

7.根據權利要求1-6之一所述的方法，其中，所述對所述交通視頻流進行車輛檢測跟蹤，確定是否存在異常停留的車輛，包括：

將所述交通視頻流輸入至預先訓練的車輛檢測跟蹤模型，得到車輛檢測跟蹤結果；

基于車輛檢測跟蹤結果，確定是否存在異常停留的車輛。

8.根據權利要求2-7之一所述的方法，其中，所述確定所述異常停留的車輛之間是否存在接觸，包括：

計算所述異常停留的車輛的邊界框之間的交并比；

若所述交并比不等于0，確定所述異常停留的車輛之間存在接觸；

若所述交并比等于0，確定所述異常停留的車輛之間不存在接觸。

9.根據權利要求3-8之一所述的方法，其中，所述確定所述異常停留對應的視頻幀中是否存在異常的人體，包括：

將所述異常停留對應的視頻幀輸入至預先訓練的人體行為模型，得到人體行為結果；

基于所述人體行為結果，確定所述異常停留對應的視頻幀中是否存在異常的人體。

10.根據權利要求5-9之一所述的方法，其中，所述確定所述異常停留對應的視頻幀中是否存在警示牌，包括：

將所述異常停留對應的視頻幀輸入至預先訓練的警示牌檢測模型，得到警示牌檢測結果；

基于所述警示牌檢測結果，確定所述異常停留對應的視頻幀中是否存在警示牌。

11.一種交通異常檢測裝置，包括：

獲取模塊，被配置成獲取交通視頻流；

跟蹤模塊，被配置成對所述交通視頻流進行車輛檢測跟蹤，確定是否存在異常停留的車輛，其中，停留時長超過預設時長屬于異常停留；

分類模塊，被配置成若存在異常停留的車輛，利用決策樹對異常停留對應的視頻幀進行交通異常分類，得到交通異常類型，其中，所述決策樹是基于交通異常檢測的特征生成的。