【技术实现步骤摘要】
一种行人闯红灯判断方法、装置和电子设备
本专利技术涉及人工智能领域,尤其涉及一种行人闯红灯判断方法、装置和电子设备。
技术介绍
人脸图像识别是当前交通管理常用的图像处理技术之一,例如:使用人脸图像识别技术对参与交通的人员进行违法识别,进而对违法人员的交通违法行为进行管理。目前对于闯红灯的识别,主要还是在红灯周期内对人行横道内的人员进行抓拍,以判断人员是否存在闯红灯的行为。然而,这样的处理方式,因红灯周期内的车辆行驶等影响因素,识别判断的准确率不高,导致取证不充分,甚至误取证的问题,取证质量不高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种行人闯红灯判断方法、装置和电子设备,能够提高闯红灯的行为判断准确率,从而提高取证质量。第一方面,本专利技术实施例提供一种行人闯红灯判断方法,包括:获取交通指示灯处于红灯周期内目标人员在人行横道一端预设区域内的第一图像信息,所述第一图像信息包括交通指示灯与目标人员的第一头像特征;在所述红灯周期内对目标人员进行跟踪检测,若检测到目标人员与判定线的位置满足预先设置的位置关系,则判断目标人员闯红灯并获取目标人员在判定线时的第二图像信息,所述第二图像信息包括交通指示灯及目标人员的第二头像特征,所述判定线为至少两条,所述第二图像信息数量与所述判定线的数量相对应,所述至少两条判定线间隔设置在人行横道一端预设区域与另一端预设区域之间;将所述第一图像信息与所述至少两个第二图像信息上传到处理系统。可选的,所述方法还包括:获取交通指示灯处于红 ...
【技术保护点】
1.一种行人闯红灯判断方法,其特征在于,包括:/n获取交通指示灯处于红灯周期内目标人员在人行横道一端预设区域内的第一图像信息,所述第一图像信息包括交通指示灯与目标人员的第一头像特征;/n在所述红灯周期内对目标人员进行跟踪检测,若检测到目标人员与判定线的位置满足预先设置的位置关系,则判断目标人员闯红灯并获取目标人员在判定线时的第二图像信息,所述第二图像信息包括交通指示灯及目标人员的第二头像特征,所述判定线为至少两条,所述第二图像信息数量与所述判定线的数量相对应,所述至少两条判定线间隔设置在人行横道一端预设区域与另一端预设区域之间;/n将所述第一图像信息与所述至少两个第二图像信息上传到处理系统。/n
【技术特征摘要】
1.一种行人闯红灯判断方法,其特征在于,包括:
获取交通指示灯处于红灯周期内目标人员在人行横道一端预设区域内的第一图像信息,所述第一图像信息包括交通指示灯与目标人员的第一头像特征;
在所述红灯周期内对目标人员进行跟踪检测,若检测到目标人员与判定线的位置满足预先设置的位置关系,则判断目标人员闯红灯并获取目标人员在判定线时的第二图像信息,所述第二图像信息包括交通指示灯及目标人员的第二头像特征,所述判定线为至少两条,所述第二图像信息数量与所述判定线的数量相对应,所述至少两条判定线间隔设置在人行横道一端预设区域与另一端预设区域之间;
将所述第一图像信息与所述至少两个第二图像信息上传到处理系统。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取交通指示灯处于红灯周期内目标人员在人行横道另一端预设区域内的第三图像信息,所述第三图像信息包括交通指示灯与目标人员的第三头像特征,所述第三判定线位于人行横道另一端预设区域内;
将所述第三图像信息也上传到所述处理系统。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述跟踪检测包括:
获取跟踪图像中的特征长度,所述特征长度包括头肩距、肩距、头部中线长度中任一项;
根据所述判定线的数量,对应生成沿特征长度方向上的检测线,其中,所述检测线长度通过将对应特征长度进行加权计算得到,所述加权的系数与判定线到所述人行横道一端预设区域的距离成负相关,所述检测线用于检测与对应的判定线的位置关系;
若检测线与所述对应的判定线相交,则判断所述目标人员出现在所述对应的判定线上。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述跟踪检测包括:
获取第一图像信息中的特征长度h,所述特征长度h包括头肩距、肩距、头部中线长度中任一项;
根据所述判定线的数量,对应生成沿特征长度方向上的检测线,所述检测线长度通过将特征长度h进行加权计算得到,所述加权的系数与判定线到所述人行横道一端预设区域的距离成负相关,所述检测线用于检测与对应的判定线的位置关系;
若检测线与所述对应的判定线相交,则判断所述目标人员出现在所述对应的判定线上。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断目标人员闯红灯包括:
获取目标人员在跟踪图像中的轨迹线;
根据目标人员的轨迹线与判定线的相交关系,判断目标人员是否闯红灯。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,...
【专利技术属性】
技术研发人员:郑文先,尹义,
申请(专利权)人:深圳云天励飞技术有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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