一种检测交通违法的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种检测交通违法的方法及装置。本申请实施例方法包括：获取合成图，所述合成图由特写图以及多张有序的单图拼接而成；确定所述合成图中每张单图的目标车辆；根据所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹以及所对应的单图中的交通灯信息确定所述目标车辆是否交通违法。本申请实施例可提高判断车辆是否交通违法的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种检测交通违法的方法及装置
本申请实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种检测交通违法的方法及装置。
技术介绍
目前车辆闯红灯违法判断流程主要包含两个步骤：1、在交通灯卡口安装摄像头，采用一定的规则抓拍四张图并将四张图合成一张大图作为闯红灯违法的依据；2、通过线下人工审核的方式，依据一定的规则判别合成图中目标车辆是否闯红灯违法。采用人工审核的方法，需要细心的对比合成图，即使一个熟练的审核员也需要较多的时间进行判断，导致判断车辆是否交通违法的效率较低。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种检测交通违法的方法及装置，能够提高判断车辆是否交通违法的效率。本申请实施例中的一种检测交通违法的方法，包括：获取合成图，所述合成图由特写图以及多张有序的单图拼接而成；确定所述合成图中每张单图的目标车辆；根据所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹以及所对应的单图中的交通灯信息确定所述目标车辆是否交通违法。可选的，所述确定所述合成图中每张单图的目标车辆包括：根据目标车牌以及所述合成图中每张单图所示的车辆的车牌信息确定目标车辆。可选的，所述确定所述合成图中每张单图的目标车辆包括：根据目标车牌以及所述特写图的车辆的车牌信息确定特写图中的目标车辆；根据车辆REID算法模型确定其它单图的目标车辆。可选的，所述确定所述合成图中每张单图的目标车辆包括：根据目标车牌以及所述特写图的车辆的车牌信息确定特写图中的目标车辆；根据跟踪定位算法模型以及所述合成图中单图的序列确定所述合成图中有序单图的目标车辆。可选的，所述根据所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹以及所对应的单图中的交通灯信息确定所述目标车辆是否交通违法包括：识别每张所述有序单图中的交通灯以及交通灯类别，若未识别出交通灯，则确定所述目标车辆为疑似交通违法。可选的，所述方法还包括：若识别出每张有序单图均有交通灯，则识别所述有序单图中的交通灯的颜色，若任意一张有序单图的交通灯颜色不为红色，则确定所述目标车辆未交通违法。可选的，所述方法还包括：若每张有序单图的交通灯颜色均为红色，则确定所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹；根据所述目标车辆的行驶轨迹确定所述目标车辆是否交通违法。可选的，所述确定所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹包括：根据目标检测算法识别出所述目标车辆所在车道的导向线；根据所述导向线的类型判断所述目标车辆的行驶轨迹。可选的，所述确定所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹包括：根据所述有序单图中所述目标车辆的相对位置确定所述目标车辆的行驶轨迹。本申请实施例中一种检测交通违法的装置，包括：获取单元，用于获取合成图，所述合成图由特写图以及多张有序的单图拼接而成；确定单元，用于确定所述合成图中每张单图的目标车辆；确定单元还用于，根据所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹以及所对应的单图中的交通灯信息确定所述目标车辆交通违法的情况。从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：本申请实施例的技术方案中，在通过摄像头抓拍到车辆的行驶信息后，则可以根据目标车牌，对拼接的合成图中确定目标车辆，再根据目标车辆的行驶轨迹和对应的交通灯信息判断该目标车辆是否交通违法。无需通过人工审核，提高了车辆交通违法判断的审核效率。附图说明图1为本申请实施例中检测交通违法的方法的一个实施例示意图；图2为本申请实施例中检测交通违法的方法的另一实施例示意图；图3为本申请实施例中检测交通违法的装置的一个实施例示意图。具体实施方式本申请实施例提供了一种检测交通违法的方法及装置，能够提高判断车辆交通违法的审核效率。下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。请参阅图1，本申请实施例中，检测交通违法的方法一个实施例包括：需要说明的是，本申请实施例中，执行该检测交通违法的方法的主体可以为检测交通违法的装置，其具体可以是计算机，或者服务器，或者具备处理能力的其它终端，对此本申请不做限定。101、获取合成图，所述合成图由特写图以及多张有序的单图拼接而成；在进行交通违法检测之前，需要先获取通过交通灯卡口的摄像头所抓拍的多张图片所拼接的合成图，该合成图一般由四张单图(单张图片)组成，包括一张特写图以及三张有序单图。其中，特写图为对目标车辆放大的特写图。有序单图指的是：目标车辆经过交通灯之前为第一张单图，目标车辆路经过交通灯时为第二张单图，目标车辆经过交通灯之后为第三张单图。确定四张单图中的特写图的方式可以为：通过需要检测的目标车牌确定四张单图中均存在的车辆，选择车辆面积最大的那张单图作为特写图。或者，分别计算四张单图中两两之间的直方图相似度，直方图相似度较低的为特写图。102、确定所述合成图中每张单图的目标车辆；由于该合成图中每张单图可能存在多辆车，因此，需要确定每张单图中需要进行违法检测的目标车辆。103、根据所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹以及所对应的单图中的交通灯信息确定所述目标车辆是否交通违法。在确定了每张单图的目标车辆后，则可以根据有序单图中目标车辆的行驶轨迹以及单独中对应的交通灯信息判断该目标车辆是否交通违法。本申请实施例中，在通过摄像头抓拍到车辆的行驶信息后，则可以根据目标车牌，对拼接的合成图中确定目标车辆，再根据目标车辆的行驶轨迹和对应的交通灯信息判断该目标车辆是否交通违法。无需通过人工审核，提高了车辆交通违法判断的审核效率。参阅图2所示，本申请实施例中，检测交通违法的方法另一实施例包括：201、获取合成图，所述合成图由特写图以及多张有序的单图拼接而成；在进行交通违法检测之前，需要先获取通过交通灯卡口的摄像头所抓拍的多张图片所拼接的合成图，该合成图一般由四张单图(单张图片)组成，包括一张特写图以及三张有序单图。其中，特写图为对目标车辆放大的特写图。有序单图指的是：目标车辆经过交通灯之前为第一张单图，目标车辆路经过交通灯时为第二张单图，目标车辆经过交通灯之后为第三张单图。确定四张单图中的特写图的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检测交通违法的方法，其特征在于，包括：/n获取合成图，所述合成图由特写图以及多张有序的单图拼接而成；/n确定所述合成图中每张单图的目标车辆；/n根据所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹以及所对应的单图中的交通灯信息确定所述目标车辆是否交通违法。/n

【技术特征摘要】
1.一种检测交通违法的方法，其特征在于，包括：
获取合成图，所述合成图由特写图以及多张有序的单图拼接而成；
确定所述合成图中每张单图的目标车辆；
根据所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹以及所对应的单图中的交通灯信息确定所述目标车辆是否交通违法。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述合成图中每张单图的目标车辆包括：
根据目标车牌以及所述合成图中每张单图所示的车辆的车牌信息确定目标车辆。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述合成图中每张单图的目标车辆包括：
根据目标车牌以及所述特写图的车辆的车牌信息确定特写图中的目标车辆；
根据车辆REID算法模型确定其它单图的目标车辆。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述合成图中每张单图的目标车辆包括：
根据目标车牌以及所述特写图的车辆的车牌信息确定特写图中的目标车辆；
根据跟踪定位算法模型以及所述合成图中单图的序列确定所述合成图中有序单图的目标车辆。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆在所述有序单图中的行驶轨迹以及所对应的单图中的交通灯信息确定所述目标车辆是否交通违法包括：
识别每张所述有序单图中的交通灯以及交通灯类别，若未识别出交通灯，则确定所述目标车辆为疑似...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海龙，邓富城，罗韵，陈振杰，
申请(专利权)人：深圳极视角科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44