[發明專利]一種基于視頻的路口死鎖事件檢測方法及設備

有效

• 申請號: 202210217837.6
• 申請日: 2022-03-08
• 公開（公告）號: CN114332740B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 陳維強;王雯雯;陳曉明;臧海洋
• 申請（專利權）人: 青島海信網絡科技股份有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06T7/62;G06N3/04;G08G1/01;G08G1/017;G06V10/80
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 常曉

本申請涉及智能交通技術領域，提供一種基于視頻的路口死鎖事件檢測方法及設備，該方法采用基于部分通道隨機分組卷積的車輛檢測模型，提升路口中目標車輛的檢測準確率；同時，該車輛檢測模型采用多層特征強化融合方式，降低模型對車輛姿態的敏感度，進一步提升了路口中目標車輛的檢測準確率；進一步地，通過對車輛檢測模型檢測出的目標車輛進行跟蹤，獲得路口對應的交通參數集合，并根據獲得的交通參數集合，檢測是否發生路口死鎖事件。通過準確地檢測出目標車輛，提高了路口死鎖事件的檢測準確率，以便對發生死鎖事件的路口及時進行處置，避免車輛在路口持續積累，從而提高路口中車輛的通行效率。

技術領域

本申請涉及智能交通技術領域，尤其涉及一種基于視頻的路口死鎖事件檢測方法及設備。

背景技術

隨著經濟的發展，城市中機動車數量顯著增多，飽和交通已成為一種常見的現象。特別是在高峰期，交通擁堵越發嚴重，已成為各城市共同面對的難題。

在交叉路口處，一個方向的擁堵導致的車輛積壓，會最終令路口其他方向的交通都受到影響，擁堵成為阻塞，路口交通進入“死鎖”（Deadlock）狀態，道路交通癱瘓。

為避免交通擁堵，需對路口死鎖事件進行檢測以合理的控制行駛車輛。目前，路口死鎖事件的檢測，往往基于路口中目標車輛的檢測跟蹤結果，確定該路口的擁堵情況，進而確定是否發生死鎖事件。

然而，在實際場景中，進入死鎖狀態的路口，堵塞的車輛數較多、車輛分布密集、車輛之間存在嚴重遮擋；同時，路口死鎖時，車輛因行駛方向、路口轉向不同，導致車輛姿態及可視范圍都存在較大的不同。這些問題導致路口中目標車輛的檢測準確率較低，進而影響了死鎖事件的檢測結果。

發明內容

本申請實施例提供了一種基于視頻的路口死鎖事件檢測方法及設備，用以提高路口死鎖事件的檢測準確率。

第一方面，本申請實施例提供一種基于視頻的路口死鎖事件檢測方法，包括：

獲取目標路口的交通視頻流；

針對每一視頻幀，采用訓練好的車輛檢測模型，獲取所述視頻幀的預設檢測區域對應的特征圖集合，所述特征圖集合中不同特征圖的尺度不同；

對所述特征圖集合中的至少一張特征圖，分別進行部分通道隨機分組卷積，獲得相應特征圖對應的特征向量；

對所述特征圖集合中最小尺度的特征圖，進行至少一次多尺度強化池化操作，得到融合后的特征向量；

根據所述特征圖集合中每個特征圖對應的特征向量，獲得所述視頻幀中包含的至少一個目標車輛；

根據檢測出的各目標車輛，確定所述目標路口的交通參數集合，并根據所述交通參數集合，確定是否發生路口死鎖事件。

可選的，所述對所述特征圖集合中的全部或部分特征圖，分別進行部分通道隨機分組卷積，獲得每個特征圖對應的特征向量，包括：

針對所述特征圖集合中的至少一張特征圖，分別執行以下操作：

對所述特征圖的通道進行分組卷積，并將卷積后特征圖通道的后三分之二部分進行重組，得到所述特征圖對應的特征向量。

可選的，所述對所述特征圖集合中最小尺度的特征圖，進行至少一次多尺度強化池化操作，得到融合后的特征向量，包括：

將最小尺度的特征圖復制為N張，N為大于1的整數；

對復制的N-1張特征圖進行池化，得到N-1個第一特征向量，N-1張特征圖使用的池化核不同；

對復制的剩余1張特征圖，采用不同尺度的池化核分別進行池化，并融合為一張新的特征圖，將新的特征圖作為下一次強化池化操作的輸入，重新進行多尺度強化池化，得到第二特征向量；