The invention discloses a detection method and system for illegal boarding and disembarking behavior of buses in expressway service area, which includes collecting the detection video field of expressway service area, detecting and analyzing buses in the detection video field, including: parking detection of buses, opening detection of buses'luggage box, statistical counting of boarding and disembarking passengers, and detecting the characteristics of boarding and disembarking passengers according to detection points. The result of the analysis identifies the illegal passenger behavior. The invention can realize automatic detection of illegal passenger behavior of buses in expressway service area, improve the accuracy of detection and judgment, reduce the accuracy of missed detection rate, and reduce the missed detection rate.
【技术实现步骤摘要】
高速公路服务区客车违法上下客的检测方法及系统
本专利技术涉及一种高速公路服务区客车违法上下客行为的检测方法及系统,属于视频图像处理
技术介绍
高速公路服务区客运车辆违法上下客行为严重地影响交通秩序,危害交通安全,扰乱客运市场;车辆容易出现超载、倒客、甩客等违法违规行为,行李未经安检存在安全隐患,乘客司机的合法权益无法保障;此外,客运车辆违法上下客带来行人自由出入、翻过围栏、横穿高速公路的风险,导致意外伤害及事故。目前高速公路服务区主要采用人工现场巡检的方式判别车辆上下客合法性,缺少有效的智能化检测识别手段,导致违法上下客执法效力低、时效性差。随着技术进步、管理机制革新,采用技术与管理融合手段实现服务区违法上下客行为的主动检测识别,已成为当务之急。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于克服现有技术中的不足,提供一种高速公路服务区客车违法上下客行为的检测方法及系统,实现高速公路服务区客车违法上下客行为的自动检测,提高检测判断的准确率,降低漏检率。为达到上述目的,本专利技术实施例是采用下述技术方案实现的:第一方面,本专利技术实施例提供了一种高速公路服务区客车违法上下客行为的检测方法,所述方法包括:采集高速公路服务区的检测视频场;对检测视频场中的客车进行检测分析,包括:客车停车检测、客车行李箱打开检测、上下客统计计数及上下客携物特征检测;根据检测分析结果对违法上下客行为进行识别。可选择地,当满足下述条件时判定客车存在违法上下客行为:a.检测到客车有停车行为;b.检测到客车具有打开行李箱动作;c.检测到上下客具有携物行为;d.客车停车后上下客计数统计对比不 ...
【技术保护点】
1.高速公路服务区客车违法上下客行为的检测方法,其特征在于,所述方法包括:采集高速公路服务区的检测视频场;对检测视频场中的客车进行检测分析,包括:客车停车检测、客车行李箱打开检测、上下客统计计数及上下客携物特征检测;根据检测分析结果对违法上下客行为进行识别。
【技术特征摘要】
1.高速公路服务区客车违法上下客行为的检测方法,其特征在于,所述方法包括:采集高速公路服务区的检测视频场;对检测视频场中的客车进行检测分析,包括:客车停车检测、客车行李箱打开检测、上下客统计计数及上下客携物特征检测;根据检测分析结果对违法上下客行为进行识别。2.根据权利要求1所述的高速公路服务区客车违法上下客行为的检测方法,其特征在于,当满足下述条件时判定客车存在违法上下客行为:a.检测到客车有停车行为;b.检测到客车具有打开行李箱动作;c.检测到上下客具有携物行为;d.客车停车后上下客计数统计对比不一致。3.根据权利要求1所述的高速公路服务区客车违法上下客行为的检测方法,其特征在于,所述检测分析采用深度神经卷积网络的深度目标检测算法。4.根据权利要求3所述的高速公路服务区客车违法上下客行为的检测方法,其特征在于,所述深度目标检测算法包括:构建检测视频图像的深度检测神经网络;结合训练样本进行深度检测神经网络的训练;采用训练好的深度检测神经网络进行检测分析。5.根据权利要求4所述的高速公路服务区客车违法上下客行为的检测方法,其特征在于,所述深度检测神经网络包括:用于生成图像的特征图的深度卷积神经网络的特征提取网络、用于检测特征图中是否包含检测目标的区域建议网...
【专利技术属性】
技术研发人员:王维锋,方勇,党倩,万剑,周云城,丁闪闪,陈爱伟,王嘉竞,
申请(专利权)人:中设设计集团股份有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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