一种动态平板秤称重区域汽车断续行驶行为检测方法技术

本发明专利技术公开了一种动态平板秤称重区域汽车断续行驶行为检测方法。包括：建立道路汽车动态称重区域建筑信息模型；进行网络训练；检测路侧摄像头采集的汽车图像上的车轮关键点；存储车轮关键点投影坐标序列以及刹车灯检测序列；将车轮关键点投影坐标序列与汽车刹车灯检测序列按照时间戳整合，输入汽车断续行驶行为检测时域卷积网络进行分析，输出断续行驶行为的检测结果。利用本发明专利技术可以检测汽车的断续行驶行为。

【技术实现步骤摘要】
一种动态平板秤称重区域汽车断续行驶行为检测方法
本专利技术涉及人工智能、汽车动态称重领域，具体涉及一种动态平板秤称重区域汽车断续行驶行为检测方法。
技术介绍
汽车动态称重，即汽车无需停车直接从地秤上行驶，便可得到汽车的重量。现有的动态汽车衡的检测精度与汽车的行驶状态密切相关，若汽车处于匀速直线运动状态时，称重精度最高：当汽车在开始驶入秤台时突然加速(即跳秤)时，或当汽车在即将驶出秤台时突然减速(即点刹)时，汽车衡对于汽车重量的检测结果会出现偏轻的情况，从而影响地秤的检测，违反相关规定。申请号为201711435817.1的专利文件公开了一种基于音频辅助的汽车动态称重系统及其作弊检测方法，利用声音检测，会受到环境音的影响，从而造成误判的结果。其次，随着科技的发展，点刹除非刹车力度大或极加速，否则声音会很小，且针对货车的点刹、跳秤等行为更难以判断。
技术实现思路
本专利技术提供了一种动态平板秤称重区域汽车断续行驶行为检测方法，能够检测称重时的汽车断续行驶行为。一种动态平板秤称重区域汽车断续行驶行为检测方法，该方法基于信息建模单元、网络训练单元、汽车车轮关键点检测单元、坐标序列存储单元、汽车刹车灯检测单元、刹车灯检测序列存储单元、断续行驶行为检测单元执行，其中，信息建模单元，用于建立道路汽车动态称重区域建筑信息模型；网络训练单元，用于利用模拟器生成训练数据集，训练数据集为汽车经过平板秤时车轮关键点在平板秤平面坐标系上的投影坐标序列与刹车灯检测序列，标签数据为汽车经过平板秤时行驶行为类型，利用训练数据集及其标签数据训练汽车断续行驶行为检测时域卷积网络；汽车车轮关键点检测单元，用于检测路侧摄像头采集的汽车图像上的车轮关键点，并将车轮关键点投影变换至汽车动态称重区域建筑信息模型地面坐标系；坐标序列存储单元，用于判断汽车动态称重区域建筑信息模型地面坐标系上的车轮关键点投影坐标是否位于平板秤区域，如果是，则获取车轮关键点对应汽车图像帧的时间戳T，从T时刻开始将汽车动态称重区域建筑信息模型地面坐标系上的车轮关键点投影坐标变换到平板秤平面坐标系，并将其与对应时间戳存储至车轮关键点投影坐标序列；汽车刹车灯检测单元，用于检测汽车刹车灯是否亮；刹车灯检测序列存储单元，用于从T时刻开始存储汽车刹车灯检测结果，得到刹车灯检测序列；断续行驶行为检测单元，用于将车轮关键点投影坐标序列与汽车刹车灯检测序列按照时间戳整合，输入汽车断续行驶行为检测时域卷积网络进行分析，输出断续行驶行为的检测结果。进一步地，所述汽车断续行驶行为检测时域卷积网络的输入为[BS,N,M]，BS表示批尺寸，N表示序列长度，M是每一时刻的数据长度，每一时刻的数据包括每一时刻汽车车轮关键点坐标以及每一时刻刹车灯检测结果；所述断续行驶行为的检测结果包括点刹、跳秤、正常行驶。进一步地，所述汽车刹车灯检测单元包括汽车检测神经网络，汽车检测神经网络包括：汽车提取编码器，用于对图像进行特征提取，输出汽车检测特征图；汽车提取解码器，用于对汽车检测特征图上采样重构，输出汽车包围框的宽、高、中心点。进一步地，所述汽车刹车灯检测单元还包括：汽车图像获取模块，用于根据汽车包围框信息从原图上裁剪得到汽车图像；刹车灯判断模块，用于基于刹车灯检测神经网络检测刹车灯是否亮，包括：尾灯检测编码器，用于对汽车图像进行特征提取；第一全连接网络，用于对尾灯检测编码器输出的特征图进行加权分类，输出刹车灯是否亮的判断结果。进一步地，所述汽车车轮关键点检测单元基于汽车车轮关键点检测神经网络执行检测，汽车车轮关键点检测神经网络包括：车轮关键点提取编码器，用于对图像进行编码提取特征，得到车轮关键点特征图；车轮关键点提取解码器，用于对车轮关键点特征图进行上采样还原，得到车轮关键点热力图。进一步地，汽车动态称重区域建筑信息模型包括道路位置信息、平板秤位置信息、道路两侧摄像头位姿信息、尾灯检测摄像头位姿信息。进一步地，该方法还包括：结合WebGIS技术对汽车动态称重区域建筑信息模型进行可视化，实时更新展示监控区域的汽车通行信息、车轮关键点投影坐标序列以及检测结果。进一步地，该方法还包括训练所述汽车检测神经网络：构建训练数据集并对其中的图像标注汽车中心点位置以及包围框宽高信息；通过高斯核对汽车中心点位置进行卷积，得到汽车中心点热力图；将训练数据集以及标签数据输入汽车检测神经网络进行训练。进一步地，所述汽车检测神经网络采用的损失函数为：TotalLoss＝CenterLoss+δ*SizeLoss其中，N是图像中汽车数量，γxy为预测的汽车中心点热力图中相应坐标的值，yxy为真值汽车中心点热力图中相应坐标的值，SPk为预测的汽车包围框的宽、高，sk为标注的包围框的宽、高，α、β是超参数，δ是权重。进一步地，所述平板秤平面坐标系是以平板秤的一个角点为原点、平板秤角点所在的平板秤两条边缘线为坐标轴轴向构建的二维平面坐标系，模拟器中平板秤平面坐标系与真实场景下平板秤平面坐标系的构建方法相同。本专利技术的有益效果在于：1.基于深度学习技术设计汽车断续行驶行为检测时域卷积神经网络，相比于基于音频的行驶行为检测方法，不易受环境因素干扰，大大提高了检测准确率；相比于传统的坐标检测方法，将每一时刻的车轮关键点投影坐标与刹车灯检测结果作为输入，分析断续行驶行为的类型，提供端到端的分析结果，提高了方法的便捷性，无需计算坐标偏移量等，使用更方便；相比于传统的神经网络，可解决输入序列长度不统一问题，不要求输入规定大小的数据，能够适用于汽车动态称重场景各种车型。2.本专利技术将车轮关键点坐标变换到平板秤平面坐标系，能够隔离不同工况的影响，在各种道路情况下，断续行驶行为检测时域卷积神经网络无需重新进行训练，可直接使用。3.本专利技术结合汽车动态称重区域建筑信息模型，实时更新展示动态称重区域的各种信息，能够为监控人员提供良好的可视化结果。附图说明图1为本专利技术框架图；图2为汽车跳秤时的平板秤称重曲线；图3为汽车点刹时平板秤的称重曲线；图4为动态称重区域场景的俯视图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图以及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供一种动态平板秤称重区域汽车断续行驶行为检测方法。本专利技术框架如图1所示。下面通过具体实施例来进行说明。在断续行驶时，汽车称重结果不准确，如图2所示为汽车跳秤时的平板秤称重曲线，其中实线为跳秤时平板秤称重曲线，虚线为正常称重时的称重曲线，跳秤时的称重结果明显低于正常称重时的称重结果。图3所示为汽车点刹时平板秤的称重曲线，其中，实线为点刹时平板秤称重曲线，虚线为正常称重时的部分称重曲线。相比于正常情况下，点刹时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动态平板秤称重区域汽车断续行驶行为检测方法，其特征在于，该方法基于信息建模单元、网络训练单元、汽车车轮关键点检测单元、坐标序列存储单元、汽车刹车灯检测单元、刹车灯检测序列存储单元、断续行驶行为检测单元执行，其中，/n信息建模单元，用于建立道路汽车动态称重区域建筑信息模型；/n网络训练单元，用于利用模拟器生成训练数据集，训练数据集为汽车经过平板秤时车轮关键点在平板秤平面坐标系上的投影坐标序列与刹车灯检测序列，标签数据为汽车经过平板秤时行驶行为类型，利用训练数据集及其标签数据训练汽车断续行驶行为检测时域卷积网络；/n汽车车轮关键点检测单元，用于检测路侧摄像头采集的汽车图像上的车轮关键点，并将车轮关键点投影变换至汽车动态称重区域建筑信息模型地面坐标系；/n坐标序列存储单元，用于判断汽车动态称重区域建筑信息模型地面坐标系上的车轮关键点投影坐标是否位于平板秤区域，如果是，则获取车轮关键点对应汽车图像帧的时间戳T，从T时刻开始将汽车动态称重区域建筑信息模型地面坐标系上的车轮关键点投影坐标变换到平板秤平面坐标系，并将其与对应时间戳存储至车轮关键点投影坐标序列；/n汽车刹车灯检测单元，用于检测汽车刹车灯是否亮；/n刹车灯检测序列存储单元，用于从T时刻开始存储汽车刹车灯检测结果，得到刹车灯检测序列；/n断续行驶行为检测单元，用于将车轮关键点投影坐标序列与汽车刹车灯检测序列按照时间戳整合，输入汽车断续行驶行为检测时域卷积网络进行分析，输出断续行驶行为的检测结果。/n...

【技术特征摘要】
1.一种动态平板秤称重区域汽车断续行驶行为检测方法，其特征在于，该方法基于信息建模单元、网络训练单元、汽车车轮关键点检测单元、坐标序列存储单元、汽车刹车灯检测单元、刹车灯检测序列存储单元、断续行驶行为检测单元执行，其中，
信息建模单元，用于建立道路汽车动态称重区域建筑信息模型；
网络训练单元，用于利用模拟器生成训练数据集，训练数据集为汽车经过平板秤时车轮关键点在平板秤平面坐标系上的投影坐标序列与刹车灯检测序列，标签数据为汽车经过平板秤时行驶行为类型，利用训练数据集及其标签数据训练汽车断续行驶行为检测时域卷积网络；
汽车车轮关键点检测单元，用于检测路侧摄像头采集的汽车图像上的车轮关键点，并将车轮关键点投影变换至汽车动态称重区域建筑信息模型地面坐标系；
坐标序列存储单元，用于判断汽车动态称重区域建筑信息模型地面坐标系上的车轮关键点投影坐标是否位于平板秤区域，如果是，则获取车轮关键点对应汽车图像帧的时间戳T，从T时刻开始将汽车动态称重区域建筑信息模型地面坐标系上的车轮关键点投影坐标变换到平板秤平面坐标系，并将其与对应时间戳存储至车轮关键点投影坐标序列；
汽车刹车灯检测单元，用于检测汽车刹车灯是否亮；
刹车灯检测序列存储单元，用于从T时刻开始存储汽车刹车灯检测结果，得到刹车灯检测序列；
断续行驶行为检测单元，用于将车轮关键点投影坐标序列与汽车刹车灯检测序列按照时间戳整合，输入汽车断续行驶行为检测时域卷积网络进行分析，输出断续行驶行为的检测结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述汽车断续行驶行为检测时域卷积网络的输入为[BS,N,M]，BS表示批尺寸，N表示序列长度，M是每一时刻的数据长度，每一时刻的数据包括每一时刻汽车车轮关键点坐标以及每一时刻刹车灯检测结果；所述断续行驶行为的检测结果包括点刹、跳秤、正常行驶。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述汽车刹车灯检测单元包括汽车检测神经网络，汽车检测神经网络包括：
汽车提取编码器，用于对图像进行特征提取，输出汽车检测特征图；
汽车提取解码器，用于对汽车检测特征图上采样重构，输出汽车包围框的宽、高、中心点。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述汽车刹车灯检测单元还包括：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑书礼，陈小琴，王绍良，
申请(专利权)人：浙江东鼎电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33