【技术实现步骤摘要】
智能交通系统管理方法及相关产品
本申请涉及信息处理
，具体涉及一种智能交通系统管理方法及相关产品。
技术介绍
智能交通(IntelligentTransportationSystem，ITS)在交通领域中充分运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务，但是，目前来看，智能交通还是不够智能化。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种智能交通系统管理方法及相关产品，能够提升交通管理的智能性。第一方面，本申请实施例提供一种智能交通系统，所述智能交通系统包括获取电路、人工智能芯片和配置电路，其中，所述获取电路，用于获取目标环境参数；所述人工智能芯片，用于将所述目标环...
【技术保护点】
1.一种智能交通系统，其特征在于，所述智能交通系统包括获取电路、人工智能芯片和配置电路，其中，/n所述获取电路，用于获取目标环境参数；/n所述人工智能芯片，用于将所述目标环境参数输入到预设神经网络模型，得到与所述目标环境参数相应的用于配置交通的目标交通配置参数，所述预设神经网络模型由针对不同环境参数下的交通配置参数训练得到；/n所述配置电路，用于依据所述目标交通配置参数进行参数配置。/n
【技术特征摘要】
1.一种智能交通系统，其特征在于，所述智能交通系统包括获取电路、人工智能芯片和配置电路，其中，
所述获取电路，用于获取目标环境参数；
所述人工智能芯片，用于将所述目标环境参数输入到预设神经网络模型，得到与所述目标环境参数相应的用于配置交通的目标交通配置参数，所述预设神经网络模型由针对不同环境参数下的交通配置参数训练得到；
所述配置电路，用于依据所述目标交通配置参数进行参数配置。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述目标环境参数包括人流信息，所述智能交通系统连接至少一个摄像头，在所述获取目标环境参数方面，所述获取电路具体用于：
通过所述至少一个摄像头获取包含当前时刻的预设时间段内的视频片段；
对所述视频片段进行解析，得到M帧视频图像，所述M为大于1的整数；
对所述M帧视频图像进行人脸识别，得到P个人脸图像，所述P为大于1的整数；
对所述P个人脸图像进行去重操作，得到Q个人脸图像，所述Q为小于或等于所述P的正整数；
将所述Q个人脸图像与所述M确定所述人流信息。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，在所述至少一个摄像头为多个摄像头时，在所述通过所述至少一个摄像头获取包含当前时刻的预设时间段内的视频片段方面，所述获取电路具体用于：
在所述多个摄像头中的任一摄像头在拍摄到人脸时，调整所述多个摄像头中每一摄像头的摄像角度和视角范围，得到所述多个摄像头形成360度无死角拍摄模式；
控制所述多个摄像头中所有摄像头在所述预设时间段内进行拍摄，得到多个视频片段，每一摄像头对应一个视频片段；
将所述多个视频片段进行拼接，得到所述预设时间段内的全方位视角的视频片段。
4.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，在所述对所述P个人脸图像进行去重操作，得到Q个人脸图像方面，所述获取电路具体用于：
将所述P个人脸图像进行聚类分析，得到K个人脸集合，所述K为正整数；
将所述K个人脸集合中的任一人脸集合以两两匹配的方式进行分类，得到Q个目标人脸集合，所述Q为大于或等于所述K的整数；
从所述Q个目标人脸集合中的每一目标人脸集合中选取图像质量最好的一张人脸图像，得到所述Q个人脸图像。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，在所述从所述Q个目标人脸集合中的每一目标人脸集合中选取图像质量最好的一张人脸图像方面，所述获取电路具体用于：
将目标人脸集合j中的所有人脸图像划分为多个区域，所述目标人脸集合j为所述Q个目标人脸集合中的任一目标人脸集合；
确定所述所有人脸图像中每一人脸图像的所述多个区域中每一区域的特征点分布密度，得到多个特征点分布密度集合，每一人脸图像对应一个特征点分布集合；
依据所述多个特征点分布密度集合确定所述所有人脸图像中每一人脸图像对应的均方差，得到多个目标均方差，每一人脸图像对应一个目标均方差；
依据所述多个特征点分布密度集合确定所述人脸图像中每一人脸图像对应的平均特征点分布密度，得到多个目标平均特征点分布密度，每一人脸图像对应一个目标平均特征点分布密度；
获取预设的均方差对应的第一权重值以及平均特征点分布密度对应的第二权重值；
依据所述第一权重值、所述第二权重值、所述多个目标均方差和所述多个目标平均特征点分布密度进行加权运算，得到多个评价值；
从所述多个平均值中选取最大值，将该最大值对应的人脸图像作为所述目标人脸集合j中图像质量最好的一张人脸图像。
6.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述获取电路还包括人工智能装置，其中，
所述人工智能装置，用于对所述P个人脸图像进行图像增强处理；
在所述对所述P个人脸图像进行去重操作，得到Q个人脸图像方面，所述获取电路具体用于：
对图像增强处理后的所述P个人脸图像进行去重操作，得到所述Q个人脸图像。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，在所述对所述P个人脸图像进行图像增强处理方面，所述人工智能装置具体用于：
将人脸图像a划分为多个区域，每一区域的面积大于预设面积，所述人脸图像a为所述P个人脸图像中的任一人脸图像；
确定所述多个区域中每一区域的特征点分布密度，得到多个特征点分布密度；
从所述多个特征点分布密度中选取小于预设特征点分布密度的特征点分布密度，得到至少一个特征点分布密度；
按照预设的特征点分布密度与图像增强参数之间的映射关系确定所述至少一个特征点分布密度对应的至少一个目标图像增强参数，每一特征点分布密度对应一个目标图像增强参数；
依据所述至少一个目标图像增强参数对所述至少一个特征点分布密度对应的区域进行图像增强处理，得到图像增强处理后的所述人脸图像a。
8.一种智能交通系统管理方法，其特征在于，应用于智能交通系统，所述方法包括：
获取目标环境参数；
将所述目标环境参数输入到预设神经网络模型，得到与所述目标环境参数相应的用于配置交通的目标交通配置参数，所述预设神经网络模型由针对不同环境参数下...
【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：中科寒武纪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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