[發(fā)明專利]基于圖像的交通擁堵識別方法、裝置以及設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110694018.6
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113408432B
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓濤;李梓赫;譚昶
• 申請（專利權(quán)）人: 訊飛智元信息科技有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V20/54;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京維澳專利代理有限公司 11252
• 代理人: 常小溪

1.一種基于圖像的交通擁堵識別方法，其特征在于，包括：

將車輛行駛過程采集的視頻數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓練的基于端到端的路況識別模型，所述路況識別模型包括影像特征提取網(wǎng)絡(luò)，所述影像特征提取網(wǎng)絡(luò)用于提取所述視頻數(shù)據(jù)中的影像信息的背景特征；

經(jīng)由所述路況識別模型處理，獲得用于辨識交通擁堵與否的路況分類結(jié)果，所述處理包括：根據(jù)相對于車輛的背景變化判斷路況擁堵與否。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像的交通擁堵識別方法，其特征在于，所述經(jīng)由所述路況識別模型處理包括：

分別提取所述視頻數(shù)據(jù)中的時間信息以及所述背景特征，其中，所述時間信息包括相鄰視頻幀的時間間隔特征；

將所述背景特征和所述時間間隔特征疊加后進行時序特征編碼；

根據(jù)時序特征編碼結(jié)果進行路況分類。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像的交通擁堵識別方法，其特征在于，所述影像特征提取網(wǎng)絡(luò)采用自監(jiān)督機制進行訓練，具體包括：

利用包含連續(xù)視頻幀的路況視頻訓練樣本，隨機構(gòu)造出正序視頻樣本以及逆序視頻樣本，并生成對應(yīng)于正序視頻樣本以及逆序視頻樣本的標簽值；

將正序視頻樣本和/或逆序視頻樣本輸入至所述影像特征提取網(wǎng)絡(luò)，獲取到影像信息；

根據(jù)所述影像信息以及所述標簽值，將輸入的路況視頻訓練樣本分類為正序視頻或逆序視頻，并將分類損失回傳至所述影像特征提取網(wǎng)絡(luò)進行迭代。

4.根據(jù)權(quán)利要求1~3任一項所述的基于圖像的交通擁堵識別方法，其特征在于，所述路況識別模型的訓練方式包括：

對原始訓練數(shù)據(jù)進行動態(tài)重采樣，得到與原始訓練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布規(guī)律相反的重采樣數(shù)據(jù)；

分別提取出原始訓練數(shù)據(jù)以及重采樣數(shù)據(jù)的影像信息，并按預(yù)設(shè)的權(quán)重比例進行特征融合；

基于融合后的影像信息對所述路況識別模型的參數(shù)進行更新，完成訓練。

5.一種基于圖像的交通擁堵識別裝置，其特征在于，包括：

路況視頻數(shù)據(jù)輸入模塊，用于將車輛行駛過程采集的視頻數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓練的基于端到端的路況識別模型，所述路況識別模型包括影像特征提取網(wǎng)絡(luò)，所述影像特征提取網(wǎng)絡(luò)用于提取所述視頻數(shù)據(jù)中的影像信息的背景特征；

路況分類結(jié)果獲取模塊，用于經(jīng)由所述路況識別模型處理，獲得用于辨識交通擁堵與否的路況分類結(jié)果，所述處理包括：根據(jù)相對于車輛的背景變化判斷路況擁堵與否。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于圖像的交通擁堵識別裝置，其特征在于，所述路況識別模型包括：

多維特征提取單元，用于分別提取所述視頻數(shù)據(jù)中的時間信息以及所述背景特征，其中，所述時間信息包括相鄰視頻幀的時間間隔特征；

強化編碼單元，用于將所述背景特征和所述時間間隔特征疊加后進行時序特征編碼；

視頻分類單元，用于根據(jù)時序特征編碼結(jié)果進行路況分類。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于圖像的交通擁堵識別裝置，其特征在于，所述裝置還包括用于對所述影像特征提取網(wǎng)絡(luò)進行訓練的自監(jiān)督訓練模塊；

所述自監(jiān)督訓練模塊具體包括：

正序及逆序視頻樣本構(gòu)造單元，用于利用包含連續(xù)視頻幀的路況視頻訓練樣本，隨機構(gòu)造出正序視頻樣本以及逆序視頻樣本，并生成對應(yīng)于正序視頻樣本以及逆序視頻樣本的標簽值；

樣本影像信息提取單元，用于將正序視頻樣本和/或逆序視頻樣本輸入至所述影像特征提取網(wǎng)絡(luò)，獲取到影像信息；

視頻順序分類單元，用于根據(jù)所述影像信息以及所述標簽值，將輸入的路況視頻訓練樣本分類為正序視頻或逆序視頻，并將分類損失回傳至所述影像特征提取網(wǎng)絡(luò)進行迭代。