一种基于机器视觉的城市智慧交通监控智能系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于机器视觉的城市智慧交通监控智能系统，包括事故信息录入模块、事故视频提取分解模块、车辆违规行为识别分析模块、违规行为信息库、事故双方责任划分模块和显示终端，本发明专利技术通过事故信息录入模块对发生的交通事故基本信息进行录入，并通过录入的事故基本信息提取交通事故视频，同时分解为若干事故图片，结合各事故图片识别违规方并分析违规方的违规行为，进而进行事故双方责任划分，能够对城市交通的车辆交通事故进行智能处理，弥补了现有交警处理交通事故的延时性及事故违规方判定准确性差的问题，具有智能化程度高的特点，提高了交通事故处理效率，满足了现代交通管理的需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的城市智慧交通监控智能系统
本专利技术属于城市交通监控管理
，具体的说是一种基于机器视觉的城市智慧交通监控智能系统。
技术介绍
近年来，随着城市的发展，机动车数量不断增加，各种交通违章、车辆与车辆之间的交通事故也随之增多，与此同时，由于交通管理机构的警力有限,不可能全部依靠人力对所有路段,路口实施全天候,全方位的管理。因此在出现交通事故时，事故双方需要报警，等待交警前来处理，这样以来，一则交警前来是需要一个时间过程的，在这期间可能会浪费事故双方的时间，降低处理效率；二则交警处理交通事故，交通在分析事故违规方时，可能会存在主观臆断，影响事故违规方判定的准确性，难以满足现代交通管理的需求。
技术实现思路
为了弥补现有技术的不足，针对车辆与车辆之间的交通事故，本专利技术提出一种基于机器视觉的城市智慧交通监控智能系统，能够在出现交通事故时及时采用机器视觉技术针对事故视频对事故违规方的违规行为进行智能分析识别，并对事故双方的责任进行准确判定，满足现代交通管理的需求。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：本专利技术所述的一种基于机器视觉的城市智慧交通监控智能系统，包括事故信息录入模块、事故视频提取分解模块、车辆违规行为识别分析模块、违规行为信息库、事故双方责任划分模块和显示终端，所述事故信息录入模块分别与事故视频提取分解模块和车辆违规行为识别分析模块连接，事故视频提取分解模块与车辆违规行为识别分析模块连接，车辆违规行为识别分析模块与事故双方责任划分模块连接，事故双方责任划分模块与显示终端连接；所述事故信息录入模块用于对交通事故发生时，事故双方将事故基本信息进行录入系统；所述事故视频提取分解模块用于根据录入系统的事故基本信息从相应的事故发生点的监控摄像头拍摄的监控视频中提取事故视频，并根据提取的事故视频帧数，将事故视频按照视频帧数分解为若干事故图片，同时将分解的各事故图片按照时间顺序进行编号，依次标记为1,2...i....n；所述车辆违规行为识别分析模块用于对标记的各事故图片进行筛选处理并根据目标事故图片分析识别车辆违规行为，其中车辆违规行为识别分析模块包括事故图片筛选单元、事故图片处理单元和图片识别分析单元；所述事故图片筛选单元用于对标记的各事故图片进行无关事故图片分析筛选，并去除与事故无关的事故图片，保留与事故有关的事故图片，记为目标事故图片，分别标记为1,2...j....m，同时将各目标事故图片发送至事故图片处理单元；所述事故图片处理单元对接收的各目标事故图片进行高清滤波处理，得到高清处理后的各目标事故图片，并发送至图片识别分析单元；所述图片识别分析单元用于根据高清处理后的各目标事故图片进行车辆违规行为分析，其具体分析方法包括以下几个步骤：步骤S1：从各目标事故图片按照图片的标记顺序依次获取事故车辆，若某目标事故图片中只有一个事故车辆，则获取该事故车辆的车牌号，该目标事故图片即为该事故车辆的违规分析参考图片，若某目标事故图片中包含双方事故车辆，则获取该目标事故图片中双方事故车辆的车牌号，该目标事故图片即为双方事故车辆的违规分析参考图片，由此直到所有目标事故图片中事故车辆车牌号全部获取完，这样将所有目标事故图片按照包含的事故车辆不同，划分为事故各方车辆的违规分析参考图片集合，记为A(a1,a2,...,ak,...,al)和B(b1,b2,...,bg,...,bh)，其中ak表示为事故A方车辆的第k个违规分析参考图片，bg表示为事故B方车辆的第g个违规分析参考图片；步骤S2：将事故各方车辆的违规分析参考图片集合中的各违规分析参考图片分别与违规行为信息库中存储的各种车辆违规行为对应的各种违规图片进行比对，分析事故各方车辆的各违规分析参考图片中是否存在与各种车辆违规行为对应的各种违规图片匹配的图片，若某事故方车辆的各违规分析参考图片中存在任意一张或多张目标事故图片与各种车辆违规行为对应的各种违规图片匹配成功，则表明该事故方违规，此时统计违规事故方的个数，若违规事故方只有一个，则执行步骤S3，若违规事故方为双方，则执行步骤S4；步骤S3：将该违规事故方的车辆车牌号发送至事故双方责任划分模块，此时统计该违规事故方车辆的各违规分析参考图片中与各种车辆违规行为对应的各种违规图片匹配成功的违规分析参考图片个数，并根据违规行为信息库中各种违规行为对应的各种违规图片，获取各匹配成功的违规分析参考图片对应的违规行为种类，若所有匹配成功的违规分析参考图片对应的违规行为种类为同一种类，则该违规事故方的违规行为种类即为该种类，记录该违规行为种类名称，并发送至事故双方责任划分模块，若所有匹配成功的车辆违规分析参考图片对应的违规行为种类为不同种类，则该违规事故方的违规为多种类违规行为，记录该多种违规行为种类名称，发送至事故双方责任划分模块；步骤S4：将违规事故双方的车辆车牌号发送至事故双方责任划分模块，此时按照步骤S3的方法获取各违规事故方对应的违规行为种类，若各违规事故方对应的违规行为种类均仅为一种，则提取违规行为信息库中各种违规行为对应的违规系数，将事故双方对应的违规行为种类与各种违规行为对应的违规系数进行对比，筛选各违规事故方的违规行为种类对应的违规系数，并发送至事故双方责任划分模块，若各违规事故方对应的违规行为种类不只一种，则将事故双方对应的各违规行为种类与各种违规行为对应的违规系数进行对比，筛选各违规事故方的各违规行为种类对应的违规系数，并发送至事故双方责任划分模块；所述事故双方责任划分模块对接收的违规事故方信息、违规行为种类及违规系数进行分类处理，其处理过程包括以下几个步骤：步骤W1：若只有一个事故方违规，则将该违规事故方车牌号发送至显示终端；步骤W2：若事故双方均违规且事故双方对应的违规行为种类均为一种，则将事故双方的违规行为种类对应的违规系数进行对比，违规系数较大的一方记为主违规事故方，违规系数较小的一方为次违规事故方，并将事故双方的车辆车牌号、违规主次及违规系数发送至显示终端；步骤W3：若事故双方均违规且事故双方对应的违规行为种类为多种，则将事故双方的各违规行为种类对应的违规系数进行叠加，得到事故双方对应的综合违规系数，综合违规系数较大的一方记为主违规事故方，综合违规系数较小的一方为次违规事故方，并将事故双方的车辆车牌号、违规主次及综合违规系数发送至显示终端；所述显示终端接收事故双方责任划分模块发送的违规事故方车牌号、违规行为种类、违规主次及违规系数，并显示。作为本专利技术的一种实施方式，所述违规行为信息库用于存储各种车辆违规行为对应的各种违规图片，并存储各种车辆违规行为对应的违规系数。作为本专利技术的一种实施方式，所述事故基本信息包括事故发生位置信息、事故发生时间信息和事故双方信息，所述事故双方信息包括事故双方车主姓名、联系方式和车辆车牌号。作为本专利技术的一种实施方式，所述事故视频提取分解模块提取事故视频的具体过程如下：步骤H1：从录入系统的事故基本信息中筛选事故发生位置，根据事故发生位置从本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的城市智慧交通监控智能系统，其特征在于：包括事故信息录入模块、事故视频提取分解模块、车辆违规行为识别分析模块、违规行为信息库、事故双方责任划分模块和显示终端，所述事故信息录入模块分别与事故视频提取分解模块和车辆违规行为识别分析模块连接，事故视频提取分解模块与车辆违规行为识别分析模块连接，车辆违规行为识别分析模块与事故双方责任划分模块连接，事故双方责任划分模块与显示终端连接；/n所述事故信息录入模块用于对交通事故发生时，事故双方将事故基本信息进行录入系统；/n所述事故视频提取分解模块用于根据录入系统的事故基本信息从相应的事故发生点的监控摄像头拍摄的监控视频中提取事故视频，并根据提取的事故视频帧数，将事故视频按照视频帧数分解为若干事故图片，同时将分解的各事故图片按照时间顺序进行编号，依次标记为1,2...i....n；/n所述车辆违规行为识别分析模块用于对标记的各事故图片进行筛选处理并根据目标事故图片分析识别车辆违规行为，其中车辆违规行为识别分析模块包括事故图片筛选单元、事故图片处理单元和图片识别分析单元；/n所述事故图片筛选单元用于对标记的各事故图片进行无关事故图片分析筛选，并去除与事故无关的事故图片，保留与事故有关的事故图片，记为目标事故图片，分别标记为1,2...j....m，同时将各目标事故图片发送至事故图片处理单元；/n所述事故图片处理单元对接收的各目标事故图片进行高清滤波处理，得到高清处理后的各目标事故图片，并发送至图片识别分析单元；/n所述图片识别分析单元用于根据高清处理后的各目标事故图片进行车辆违规行为分析，其具体分析方法包括以下几个步骤：/n步骤S1：从各目标事故图片按照图片的标记顺序依次获取事故车辆，若某目标事故图片中只有一个事故车辆，则获取该事故车辆的车牌号，该目标事故图片即为该事故车辆的违规分析参考图片，若某目标事故图片中包含双方事故车辆，则获取该目标事故图片中双方事故车辆的车牌号，该目标事故图片即为双方事故车辆的违规分析参考图片，由此直到所有目标事故图片中事故车辆车牌号全部获取完，这样将所有目标事故图片按照包含的事故车辆不同，划分为事故各方车辆的违规分析参考图片集合，记为A(a1,a2,...,ak,...,al)和B(b1,b2,...,bg,...,bh)，其中ak表示为事故A方车辆的第k个违规分析参考图片，bg表示为事故B方车辆的第g个违规分析参考图片；/n步骤S2：将事故各方车辆的违规分析参考图片集合中的各违规分析参考图片分别与违规行为信息库中存储的各种车辆违规行为对应的各种违规图片进行比对，分析事故各方车辆的各违规分析参考图片中是否存在与各种车辆违规行为对应的各种违规图片匹配的图片，若某事故方车辆的各违规分析参考图片中存在任意一张或多张目标事故图片与各种车辆违规行为对应的各种违规图片匹配成功，则表明该事故方违规，此时统计违规事故方的个数，若违规事故方只有一个，则执行步骤S3，若违规事故方为双方，则执行步骤S4；/n步骤S3：将该违规事故方的车辆车牌号发送至事故双方责任划分模块，此时统计该违规事故方车辆的各违规分析参考图片中与各种车辆违规行为对应的各种违规图片匹配成功的违规分析参考图片个数，并根据违规行为信息库中各种违规行为对应的各种违规图片，获取各匹配成功的违规分析参考图片对应的违规行为种类，若所有匹配成功的违规分析参考图片对应的违规行为种类为同一种类，则该违规事故方的违规行为种类即为该种类，记录该违规行为种类名称，并发送至事故双方责任划分模块，若所有匹配成功的车辆违规分析参考图片对应的违规行为种类为不同种类，则该违规事故方的违规为多种类违规行为，记录该多种违规行为种类名称，发送至事故双方责任划分模块；/n步骤S4：将违规事故双方的车辆车牌号发送至事故双方责任划分模块，此时按照步骤S3的方法获取各违规事故方对应的违规行为种类，若各违规事故方对应的违规行为种类均仅为一种，则提取违规行为信息库中各种违规行为对应的违规系数，将事故双方对应的违规行为种类与各种违规行为对应的违规系数进行对比，筛选各违规事故方的违规行为种类对应的违规系数，并发送至事故双方责任划分模块，若各违规事故方对应的违规行为种类不只一种，则将事故双方对应的各违规行为种类与各种违规行为对应的违规系数进行对比，筛选各违规事故方的各违规行为种类对应的违规系数，并发送至事故双方责任划分模块；/n所述事故双方责任划分模块对接收的违规事故方信息、违规行为种类及违规系数进行分类处理，其处理过程包括以下几个步骤：/n步骤W1：若只有一个事故方违规，则将该违规事故方车牌号发送至显示终端；/n步骤W2：若事故双方均违规且事故双方对应的违规行为种类均为一种，则将事故双方的违规行为种类对应的违规系数进行对比，违规系数较大的一方记为主违规事...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的城市智慧交通监控智能系统，其特征在于：包括事故信息录入模块、事故视频提取分解模块、车辆违规行为识别分析模块、违规行为信息库、事故双方责任划分模块和显示终端，所述事故信息录入模块分别与事故视频提取分解模块和车辆违规行为识别分析模块连接，事故视频提取分解模块与车辆违规行为识别分析模块连接，车辆违规行为识别分析模块与事故双方责任划分模块连接，事故双方责任划分模块与显示终端连接；
所述事故信息录入模块用于对交通事故发生时，事故双方将事故基本信息进行录入系统；
所述事故视频提取分解模块用于根据录入系统的事故基本信息从相应的事故发生点的监控摄像头拍摄的监控视频中提取事故视频，并根据提取的事故视频帧数，将事故视频按照视频帧数分解为若干事故图片，同时将分解的各事故图片按照时间顺序进行编号，依次标记为1,2...i....n；
所述车辆违规行为识别分析模块用于对标记的各事故图片进行筛选处理并根据目标事故图片分析识别车辆违规行为，其中车辆违规行为识别分析模块包括事故图片筛选单元、事故图片处理单元和图片识别分析单元；
所述事故图片筛选单元用于对标记的各事故图片进行无关事故图片分析筛选，并去除与事故无关的事故图片，保留与事故有关的事故图片，记为目标事故图片，分别标记为1,2...j....m，同时将各目标事故图片发送至事故图片处理单元；
所述事故图片处理单元对接收的各目标事故图片进行高清滤波处理，得到高清处理后的各目标事故图片，并发送至图片识别分析单元；
所述图片识别分析单元用于根据高清处理后的各目标事故图片进行车辆违规行为分析，其具体分析方法包括以下几个步骤：
步骤S1：从各目标事故图片按照图片的标记顺序依次获取事故车辆，若某目标事故图片中只有一个事故车辆，则获取该事故车辆的车牌号，该目标事故图片即为该事故车辆的违规分析参考图片，若某目标事故图片中包含双方事故车辆，则获取该目标事故图片中双方事故车辆的车牌号，该目标事故图片即为双方事故车辆的违规分析参考图片，由此直到所有目标事故图片中事故车辆车牌号全部获取完，这样将所有目标事故图片按照包含的事故车辆不同，划分为事故各方车辆的违规分析参考图片集合，记为A(a1,a2,...,ak,...,al)和B(b1,b2,...,bg,...,bh)，其中ak表示为事故A方车辆的第k个违规分析参考图片，bg表示为事故B方车辆的第g个违规分析参考图片；
步骤S2：将事故各方车辆的违规分析参考图片集合中的各违规分析参考图片分别与违规行为信息库中存储的各种车辆违规行为对应的各种违规图片进行比对，分析事故各方车辆的各违规分析参考图片中是否存在与各种车辆违规行为对应的各种违规图片匹配的图片，若某事故方车辆的各违规分析参考图片中存在任意一张或多张目标事故图片与各种车辆违规行为对应的各种违规图片匹配成功，则表明该事故方违规，此时统计违规事故方的个数，若违规事故方只有一个，则执行步骤S3，若违规事故方为双方，则执行步骤S4；
步骤S3：将该违规事故方的车辆车牌号发送至事故双方责任划分模块，此时统计该违规事故方车辆的各违规分析参考图片中与各种车辆违规行为对应的各种违规图片匹配成功的违规分析参考图片个数，并根据违规行为信息库中各种违规行为对应的各种违规图片，获取各匹配成功的违规分析参考图片对应的违规行为种类，若所有匹配成功的违规分析参考图片对应的违规行为种类为同一种类，则该违规事故方的违规行为种类即为该种类，记录该违规行为种类名称，并发送至事故双方责任划分模块，若所有匹配成功的车辆违规分析参考图片对应的违规行为种类为不同种类，则该违规事故方的违规为多种类违规行为，记录该多种违规行为种类名称，发送至事故双方责任划分模块；
步骤S4：将违规事故双方的车辆车牌号发送至事故双方责任划分模块，此时按照步骤S3的方法获取各违规事故方对应的违规行为种类，若各违规事故方对应的违规行为种类均仅为一种，则提取违规行为信息库中各种违规行为对应的违规系数，将事故双方对应的违规行为种类与各种违规行为对应的违规系数进行对比，筛选...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡歆柯，
申请(专利权)人：胡歆柯，
类型：发明
国别省市：江苏;32