[發(fā)明專(zhuān)利]車(chē)輛危險(xiǎn)狀態(tài)識(shí)別方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210210846.2
• 申請(qǐng)日: 2022-03-03
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114581863A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何廷全;劉家慶;陸山風(fēng);俞山川;王少飛;李宗文;賴(lài)增偉;宋浪
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廣西新發(fā)展交通集團(tuán)有限公司;招商局重慶交通科研設(shè)計(jì)院有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06V20/54
• 分類(lèi)號(hào): G06V20/54;G06V20/40;G06V10/26;G06V10/62;G06T7/269;G06T7/277;G06T7/246;G06T17/00
• 代理公司: 北京海虹嘉誠(chéng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11129
• 代理人: 胡博文

本發(fā)明公開(kāi)了一種車(chē)輛危險(xiǎn)狀態(tài)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：對(duì)車(chē)輛進(jìn)行姿態(tài)檢測(cè)以及軌跡跟蹤，得到車(chē)輛的位置信息；在車(chē)輛所處的車(chē)道環(huán)境下采集車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)信息；以車(chē)輛的位置信息、運(yùn)動(dòng)信息以及車(chē)輛所處的車(chē)道環(huán)境為依據(jù)，判斷車(chē)輛的異常駕駛行為；采集車(chē)輛圖片信息，并對(duì)所述圖片信息進(jìn)行前景提取，得到煙霧動(dòng)態(tài)信息；對(duì)煙霧動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行煙霧檢測(cè)，并對(duì)檢測(cè)到的煙霧進(jìn)行量化處理，得到煙霧濃度信息。還包括：確定車(chē)輛行駛狀態(tài)信息，并通過(guò)將車(chē)輛行駛狀態(tài)信息與正常行駛狀態(tài)信息的最大閾值進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別車(chē)輛的碰撞行為。本發(fā)明能夠?qū)Ξ惓Ｗ兊馈⑵鸹稹⑴鲎驳仍谕拒?chē)輛的危險(xiǎn)狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，為公路交通安全預(yù)警、管控以及事故應(yīng)急救援奠定了基礎(chǔ)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車(chē)輛識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及一種車(chē)輛危險(xiǎn)狀態(tài)識(shí)別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

伴隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的迅速發(fā)展，在線交通監(jiān)測(cè)模式已經(jīng)在各種道路中得到了很好的應(yīng)用。

目前，由于隱私性等問(wèn)題的考慮以及車(chē)聯(lián)網(wǎng)、車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)處于發(fā)展的起步階段，現(xiàn)有的車(chē)輛危險(xiǎn)狀態(tài)識(shí)別方法在現(xiàn)階段并不能對(duì)高速公路上的各種車(chē)輛進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。近年來(lái)，盡管利用基于路側(cè)門(mén)架的交通感知設(shè)備以及監(jiān)控設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛危險(xiǎn)狀態(tài)的識(shí)別越來(lái)越普遍，但現(xiàn)有的危險(xiǎn)狀態(tài)識(shí)別方法依然存在著識(shí)別效果差，誤識(shí)別情況多，識(shí)別效率低的問(wèn)題，也就無(wú)法保證識(shí)別的可靠性。因此，亟需一種精準(zhǔn)識(shí)別車(chē)輛危險(xiǎn)狀態(tài)的方法及系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，提供車(chē)輛危險(xiǎn)狀態(tài)識(shí)別方法及系統(tǒng)，能夠?qū)Ξ惓Ｗ兊馈⑵鸹稹⑴鲎驳仍谕拒?chē)輛的危險(xiǎn)狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，為公路交通安全預(yù)警、管控以及事故應(yīng)急救援奠定了基礎(chǔ)。

本發(fā)明的車(chē)輛危險(xiǎn)狀態(tài)識(shí)別方法，包括如下步驟：

S1.對(duì)車(chē)輛進(jìn)行姿態(tài)檢測(cè)以及軌跡跟蹤，得到車(chē)輛的位置信息；

S2.在車(chē)輛所處的車(chē)道環(huán)境下采集車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)信息；所述運(yùn)動(dòng)信息包括速度以及加速度；

S3.以車(chē)輛的位置信息、運(yùn)動(dòng)信息以及車(chē)輛所處的車(chē)道環(huán)境為依據(jù)，判斷車(chē)輛的異常駕駛行為；

S4.采集車(chē)輛圖片信息，并對(duì)所述圖片信息進(jìn)行前景提取，得到煙霧動(dòng)態(tài)信息；

S5.對(duì)煙霧動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行煙霧檢測(cè)，并對(duì)檢測(cè)到的煙霧進(jìn)行量化處理，得到煙霧濃度信息。

進(jìn)一步，對(duì)車(chē)輛進(jìn)行姿態(tài)檢測(cè)以及軌跡跟蹤，具體包括：

S11.對(duì)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到車(chē)輛運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)位置；

S12.對(duì)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，得到車(chē)輛運(yùn)動(dòng)檢測(cè)位置；

S13.計(jì)算所述預(yù)測(cè)位置與檢測(cè)位置之間的馬氏距離；

S14.判斷所述馬氏距離是否小于設(shè)定閾值，若是，則車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)關(guān)聯(lián)成功，并將所述預(yù)測(cè)位置作為車(chē)輛的位置；若否，則返回重復(fù)步驟S11-S14。

進(jìn)一步，采用實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)車(chē)輛的位置信息、運(yùn)動(dòng)信息以及車(chē)輛所處的車(chē)道環(huán)境進(jìn)行分析判斷，得到車(chē)輛的異常駕駛行為；所述異常駕駛行為包括異常變道以及停車(chē)。

進(jìn)一步，對(duì)所述圖片信息進(jìn)行前景提取，得到煙霧動(dòng)態(tài)信息，具體包括：

采用光流法計(jì)算圖片信息中煙霧的光流軌跡；

將所述光流軌跡與煙霧的邊緣輪廓點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比分析，得到煙霧的運(yùn)動(dòng)區(qū)域。

進(jìn)一步，對(duì)檢測(cè)到的煙霧進(jìn)行量化處理，得到煙霧濃度信息，具體包括：

對(duì)檢測(cè)到的煙霧進(jìn)行煙霧重構(gòu)，得到重構(gòu)后的煙霧信息；

對(duì)重構(gòu)后的煙霧信息進(jìn)行色彩特征空間轉(zhuǎn)化處理，得到可量化的煙霧信息；