【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的高速公路交通事件检测方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于图像处理的高速公路交通事件检测方法。
技术介绍
高速公路上的交通事件不仅会造成人员财产的损失，其发现的滞后性还会导致影响交通流、二次伤害等威胁，对交通事件的及时识别，可以保证交通事件及时得到发现和处理，将交通事件带来的影响降到最小。现有的交通事件检测，人工检测是指通过人工观看监控视频来判断交通事件，虽然精度高但是效率低下且不能进行实时的检测。传统方案中，有技术是靠检测线圈等设备对高速公路上的交通流量进行检测，通过数学模型等计算公式来判断是否发生交通事件，滞后且精度不高。也有技术利用图像处理对监控视频进行处理检测交通事件，但是普遍实时性较差，精度也不高，无法完成在线检测的任务。可见，传统的高速公路交通事件检测方案往往存在实时性差、精度低的问题。
技术实现思路
针对以上问题，本专利技术提出一种基于图像处理的高速公路交通事件检测方法。为实现本专利技术的目的，提供一种基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，包括如下步骤...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS20，获取高速公路的实时监控视频，并对实时监控视频进行帧处理，提取出实时监控视频中连续的多个图片；/nS30，采用预先训练的目标检测器识别各个图片中的车辆；所述目标检测器具有识别所输入图片中的车辆的功能；/nS40，对各个图片中的车辆进行多目标追踪，在多目标追踪过程中对各个车辆的运动状态进行分析，以判断高速公路当前状态为正常行驶状态、超速行驶状态或者持续低速状态。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S20，获取高速公路的实时监控视频，并对实时监控视频进行帧处理，提取出实时监控视频中连续的多个图片；
S30，采用预先训练的目标检测器识别各个图片中的车辆；所述目标检测器具有识别所输入图片中的车辆的功能；
S40，对各个图片中的车辆进行多目标追踪，在多目标追踪过程中对各个车辆的运动状态进行分析，以判断高速公路当前状态为正常行驶状态、超速行驶状态或者持续低速状态。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，还包括：
S10，收集多个高速公路车辆图片，根据各个高速公路车辆图片构建训练数据集，将练数据集输入神经网络进行训练，以得到具有识别所输入图片中车辆的功能的目标检测器。
3.根据权利要求2所述的基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，收集多个高速公路车辆图片，根据各个高速公路车辆图片构建训练数据集包括：
收集多个高速公路车辆图片，对各个高速公路车辆图片中的车辆进行标注，根据标注后的各个高速公路车辆图片构建训练数据集。
4.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：莫祥伦，朱金凤，陆翔，苑红伟，黄爽，孙传鹏，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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