【技术实现步骤摘要】
一种停车事件的检测方法和装置
本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种停车事件的检测方法和装置。
技术介绍
在交通事件中，停车事件最为常见，通过检测停车事件可以更好的避免交通事故的发生。在停车事件的检测方法中，相比于其他检测方法，基于交通监控视频的检测方法能提供更加直观和细致的可视化信息。在基于交通监控视频的停车事件检测方法中，可以通过算法检测，自动的对视频监控中的车辆行为进行分析，当出现停车车辆时，检测算法会上报该停车事件的信息。因此，通过对交通监控视频中的车辆行为的监测分析，掌握交通异常行为，并进行实时预警和处理，可以防止交通事故的发生。现有的基于交通监控视频的停车事件检测方法存在对车辆的停车事件判断不够准确问题，容易导致对交通监控视频车辆状态的误判。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种停车事件的检测方法和装置，包括：一种停车事件的检测方法，所述方法包括：获取视频数据；在所述停车事件的检测周期中，对所述视频数据的...
【技术保护点】
1.一种停车事件的检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取视频数据；/n在所述停车事件的检测周期中，对所述视频数据的第一帧图像数据进行检测，得到一个或多个车辆对象，并确定所述一个或多个车辆对象在所述第一帧图像数据中的第一检测信息；/n对所述一个或多个车辆对象进行跟踪，得到所述一个或多个车辆对象在所述视频数据的第二帧图像数据中的第二检测信息；其中，所述第二帧图像数据为在所述视频数据中排序在所述第一帧图像数据之后的图像数据；/n根据所述第一检测信息和所述第二检测信息，从所述一个或多个车辆对象中，确定存在停车事件的停车车辆对象。/n
【技术特征摘要】
1.一种停车事件的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取视频数据；
在所述停车事件的检测周期中，对所述视频数据的第一帧图像数据进行检测，得到一个或多个车辆对象，并确定所述一个或多个车辆对象在所述第一帧图像数据中的第一检测信息；
对所述一个或多个车辆对象进行跟踪，得到所述一个或多个车辆对象在所述视频数据的第二帧图像数据中的第二检测信息；其中，所述第二帧图像数据为在所述视频数据中排序在所述第一帧图像数据之后的图像数据；
根据所述第一检测信息和所述第二检测信息，从所述一个或多个车辆对象中，确定存在停车事件的停车车辆对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述停车事件的检测周期中，所述对所述视频数据的第一帧图像数据进行检测，得到一个或多个车辆对象，包括：
在所述停车事件的检测周期中，将所述视频数据的第一帧图像数据输入预置的深度学习模型，其中，所述深度学习模型用于结合所述第一帧图像数据的环境信息，对所述第一帧图像数据进行检测；
接收所述深度学习模型输出的针对所述第一帧图像数据的一个或多个车辆对象。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述一个或多个车辆对象进行跟踪，得到所述一个或多个车辆对象在所述视频数据的第二帧图像数据中的第二检测信息，包括：
针对所述第一帧图像数据中每个车辆对象，依次在所述视频数据中排序在所述第一帧图像数据之后的图像数据中进行跟踪，以在所述视频数据的第二帧图像数据中确定所述车辆对象；
确定所述车辆对象在所述第二帧图像数据中的第二检测信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一帧图像数据和所述第二帧图像数据之间存在第N帧图像数据与第N+1帧图像数据，所述针对所述第一帧图像数据中每个车辆对象，依次在所述视频数据中排序在所述第一帧图像数据之后的图像数据中进行跟踪，以在所述视频数据的第二帧图像数据中确定所述车辆对象，包括：
获取所述第N帧图像数据中的目标车辆对象；
针对所述目标车辆对象，确定与所述第N+1帧图像数据中每个车辆对象的关联度信息；
根据所述关联度信息，在所述第N+1帧图像数据中确定所述目标车辆对象。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对所述目标车辆对象，确定与所...
【专利技术属性】
技术研发人员：稂洪水，张顺庆，张龙，刘小斌，王辉，
申请(专利权)人：深圳市诺龙技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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