【技术实现步骤摘要】
交通违规识别方法及相关产品
本申请涉及图像处理
，具体涉及一种交通违规识别方法及相关产品。
技术介绍
随着社会经济的迅速发展、城市发展进程的加快，城市人口的不断增加，人民生活水平的不断提高，私家车辆不断增多，导致城市交通问题也越来越多，例如，实线变道，禁止掉头的地方掉头、不能压实现实线的地方压实线等等，因此，如何提升交通管理效率的问题亟待解决。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种交通违规识别方法及相关产品，能够提升交通管理效率。本申请实施例第一方面提供了一种交通违规识别方法，包括：获取多帧视频图像，每一帧视频图像中均包括目标车辆；从所述多帧视频图像中确定出所述目标车辆的行驶轨迹；从所述多帧视频图像中确定出路面标线；依据所述行驶轨迹、所述路面标线、以及预设规则对所述目标车辆的行驶轨迹进行违法识别，在识别出所述目标车辆为违法车辆时，输出所述目标车辆的违法信息。本申请实施例第二方面提供了一种交通违规识别装置，包括:获取单元，用于获取多帧视频图像，每一帧视频图像中均包括目标车辆；确定单元，用于从所述多帧视频图像中确定出所述目标车辆的行驶轨迹；以及从所述多帧视频图像中确...
【技术保护点】
1.一种交通违规识别方法，其特征在于，包括：获取多帧视频图像，每一帧视频图像中均包括目标车辆；从所述多帧视频图像中确定出所述目标车辆的行驶轨迹；从所述多帧视频图像中确定出路面标线；依据所述行驶轨迹、所述路面标线、以及预设规则对所述目标车辆的行驶轨迹进行违法识别，在识别出所述目标车辆为违法车辆时，输出所述目标车辆的违法信息。
【技术特征摘要】
1.一种交通违规识别方法，其特征在于，包括：获取多帧视频图像，每一帧视频图像中均包括目标车辆；从所述多帧视频图像中确定出所述目标车辆的行驶轨迹；从所述多帧视频图像中确定出路面标线；依据所述行驶轨迹、所述路面标线、以及预设规则对所述目标车辆的行驶轨迹进行违法识别，在识别出所述目标车辆为违法车辆时，输出所述目标车辆的违法信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多帧视频图像中确定出路面标线，包括：将所述多帧视频图像输入到预设路面标线分割网络，得到像素级的多张路面标线分割结果图像；合并所述多张路面标线分割结果图像，得到合并后的路面标线分割结果图像；通过预设的行阈值和列阈值对所述合并后的路面标线分割结果图像聚类，得到聚类路面标线分割结果图像；对所述聚类路面标线分割结果图像进行RANSAC算法拟合，得到所述路面标线。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取疑似违法数据，所述疑似违法数据包括多张视频图像；对所述视频图像i进行目标检测，得到多个车辆，每一车辆包括车身、车头、车尾、车牌，所述视频图像i为所述多张视频图像中的任一视频图像；对所述多个车辆的车牌进行车牌识别，得到多个车牌号；将所述多个车牌号中每一车牌号与预设违法车牌号进行比对，得到多个比对值；在所述多个比对值中的最大值大于预设阈值时，将所述最大值对应的车辆作为所述目标车辆。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述多个车牌号中每一车牌号与所述预设违法车牌号均比对失败时，将检测到的所述多个车辆以及所述预设违法车牌号对应的疑似违法车辆进行关键点检测，得到多个关键点集；根据预设基准样本的关键点集、所述多个关键点集对所述多个车辆以及所述疑似违法车辆进行透视变换，得到校正后的多个车辆和所述疑似违法车辆；对校准后的所述多个车辆以及所述疑似违法车辆进行特征提取，得到所述多个车辆对应的车辆特征以及所述疑似违法车辆对应的车辆特征；将所述多个车辆对应的车辆特征与所述疑似违法车辆对应的车辆特征进行匹配，得到与所述疑似违法车辆对应的车辆特征匹配成功的目标车辆特征，并将所述目标特征对应的车辆作为所述目标车辆。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述多帧视频图像中确定出所述目标车辆的行驶轨迹，包括：对校准后的多个车辆的车辆特征集进行深度特征提取，得到多个深度特征，每一车辆对应一个深度特征；通过哈希学习算法将所述多个深度特征进行映射处理，得到多个哈希码，每一哈希码对应一个深度特征，其中，所述目标车辆的哈希码为目标哈希码；计算所述目标哈希码与所述多个哈希码中除了所述目标哈希码之外的其他哈希码之间的汉明距离，得到多个汉明距离值；从所述多个汉明距离值中选取最小汉明距离值，在所述最小汉明距离值小于预设汉明距离...
【专利技术属性】
技术研发人员：施欣欣，范艳，贺武，
申请(专利权)人：深圳市华尊科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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