本申请涉及一种基于影像融合的交通事故检测方法、装置、设备及介质，属于图像检测技术领域，其中，所述方法包括：按照多个预设方向分别获取目标区域的多源遥感影像；将属于同一预设方向的多源遥感影像进行预处理；将预处理后的属于同一预设方向的多源遥感影像进行融合，获取该预设方向的融合影像；将所述多个预设方向的融合影像分别输入训练好的深度神经网络模型中进行识别，获取所述多个预设方向的识别结果；根据所述多个预设方向的识别结果检测所述目标区域是否发生交通事故。本申请能够提高交通事故检测精度。交通事故检测精度。交通事故检测精度。
【技术实现步骤摘要】
基于影像融合的交通事故检测方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及图像检测
，尤其是涉及一种基于影像融合的交通事故检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着我国经济的飞速发展，人们的出行量大幅度增加，对交通的需求也越来越大，随之交通事故的发生也越来越频繁。例如，为了满足出行需求或运输需求，部分车辆需要经过山区，但是山区道路一般多为危险路段，容易导致交通事故。
[0003]传统的交通事故检测方法，通常只采用单一的传感器对道路和车辆进行拍摄，然后对拍摄的图像或影像进行检测，从而识别出是否发生交通事故。但是单一传感器的应用范围有限且具有一定的局限性，使得获取的图像信息往往比较单一，无法全面地反映出目标区域和目标对象的特征，分析价值较低，影响对交通事故的检测和识别精度。
技术实现思路
[0004]为了提高交通事故检测精度，本申请提供一种基于影像融合的交通事故检测方法、装置、设备及介质。
[0005]第一方面，本申请提供一种基于影像融合的交通事故检测方法，采用如下的技术方案：一种基于影像融合的交通事故检测方法，包括：按照多个预设方向分别获取目标区域的多源遥感影像；将属于同一预设方向的多源遥感影像进行预处理；将预处理后的属于同一预设方向的多源遥感影像进行融合，获取该预设方向的融合影像；将所述多个预设方向的融合影像分别输入训练好的深度神经网络模型中进行识别，获取所述多个预设方向的识别结果；根据所述多个预设方向的识别结果检测所述目标区域是否发生交通事故。
[0006]通过采用上述技术方案，根据多源遥感影像可以更全面的反映出目标区域和目标对象的特征，基于影像融合的方法可以更多地保留多源遥感影像的有效特征，提高交通事故检测的准确率。
[0007]可选的，所述预处理包括辐射定标、正射校正和影像配准。
[0008]通过采用上述技术方案，便于消除各遥感影像因遥感传感器本身而产生的误差以及因地形起伏而产生的畸变。
[0009]可选的，所述多源遥感影像包括高光谱影像和全色影像；所述将预处理后的属于同一预设方向的多源遥感影像进行融合，包括：通过IHS变换融合法将属于同一预设方向的所述高光谱影像和所述全色影像进行影像融合。
[0010]通过采用上述技术方案，可以得到光谱分辨率较高的全色影像，便于提高交通事故检测的准确率。
[0011]可选的，在所述将所述多个预设方向的融合影像分别输入训练好的深度神经网络模型中进行识别之前，还包括：选取训练集，构建深度神经网络模型，将所述训练集输入所述深度神经网络模型中进行训练，得到所述训练好的深度神经网络模型。
[0012]可选的，所述识别结果为交通事故或者非交通事故；所述根据所述多个预设方向的识别结果检测所述目标区域是否发生交通事故，包括：判断所述识别结果为交通事故的占比是否达到预设值，若是，则判定所述目标区域发生交通事故，否则判定所述目标区域未发生交通事故。
[0013]通过采用上述技术方案，分别对每个预设方向得出识别结果，再根据多个识别结果得出目标区域是否发生交通事故的结论，可以减少因单一识别结果产生的误差。
[0014]可选的，在所述判定所述目标区域发生交通事故之后，还包括：发出告警并进入救助模式。
[0015]通过采用上述技术方案，便于救助人员了解现场情况、指导现场人员采取急救措施。
[0016]第二方面，本申请提供一种基于影像融合的交通事故检测装置，采用如下的技术方案：一种基于影像融合的交通事故检测装置，包括：获取模块，用于按照多个预设方向分别获取目标区域的多源遥感影像；预处理模块，用于将属于同一预设方向的多源遥感影像进行预处理；影像融合模块，用于将预处理后的属于同一预设方向的多源遥感影像进行融合，获取该预设方向的融合影像；识别模块，用于将所述多个预设方向的融合影像分别输入训练好的深度神经网络模型中进行识别，获取所述多个预设方向的识别结果；以及，检测模块，用于根据所述多个预设方向的识别结果检测所述目标区域是否发生交通事故。
[0017]通过采用上述技术方案，根据多源遥感影像可以更全面的反映出目标区域和目标对象的特征，基于影像融合的方法可以更多地保留多源遥感影像的有效特征，提高交通事故检测的准确率。
[0018]第三方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下的技术方案：一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被所述处理器加载并执行上述任一种基于影像融合的交通事故检测方法的计算机程序。
[0019]通过采用上述技术方案，根据多源遥感影像可以更全面的反映出目标区域和目标对象的特征，基于影像融合的方法可以更多地保留多源遥感影像的有效特征，提高交通事故检测的准确率。
[0020]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述任一种基于影像融合的交通事故检测方法的计算机程序。
[0021]通过采用上述技术方案，根据多源遥感影像可以更全面的反映出目标区域和目标对象的特征，基于影像融合的方法可以更多地保留多源遥感影像的有效特征，提高交通事故检测的准确率。
[0022]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：1.根据多源遥感影像可以更全面的反映出目标区域和目标对象的特征，基于影像融合的方法可以更多地保留多源遥感影像的有效特征，提高交通事故检测的准确率；2.可以得到光谱分辨率较高的全色影像，便于提高交通事故检测的准确率。
附图说明
[0023]图1是本申请实施例一提供的基于影像融合的交通事故检测方法的流程示意图。
[0024]图2是本申请实施例一提供的四架无人机按照四个预设方向进行拍摄的示意图。
[0025]图3是本申请实施例二提供的基于影像融合的交通事故检测装置的结构框图。
[0026]图4是本申请实施例二提供的另一种基于影像融合的交通事故检测装置的结构框图。
[0027]图5是本申请实施例三提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
[0029]实施例一本实施例提供一种基于影像融合的交通事故检测方法，如图1所示，该方法的主要流程描述如下（步骤S101～S105）：步骤S101：按照多个预设方向分别获取目标区域的多源遥感影像。
[0030]控制多架无人机飞行至目标区域，例如山区危险路段、事故频发路段，分别从多个预设方向对目标区域进行拍摄。如图2所示，每架无人机上均安装有两个不同类型的遥感传感器，分别为高光谱影像传感器和全色影像传感器，四架无人机分别从四个预设方向同时对目标区域进行拍摄，从每个预设方向均能获取该目标区域的多源遥感影像，并通过无人机上设置的无线通信模块将多源遥感影像无线传输至远程终端等计算机设备，由远程终端进行影像处理和识别。每架无人机拍本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于影像融合的交通事故检测方法，其特征在于，包括：按照多个预设方向分别获取目标区域的多源遥感影像；将属于同一预设方向的多源遥感影像进行预处理；将预处理后的属于同一预设方向的多源遥感影像进行融合，获取该预设方向的融合影像；将所述多个预设方向的融合影像分别输入训练好的深度神经网络模型中进行识别，获取所述多个预设方向的识别结果；根据所述多个预设方向的识别结果检测所述目标区域是否发生交通事故。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括辐射定标、正射校正和影像配准。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多源遥感影像包括高光谱影像和全色影像；所述将预处理后的属于同一预设方向的多源遥感影像进行融合，包括：通过IHS变换融合法将属于同一预设方向的所述高光谱影像和所述全色影像进行影像融合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述多个预设方向的融合影像分别输入训练好的深度神经网络模型中进行识别之前，还包括：选取训练集，构建深度神经网络模型，将所述训练集输入所述深度神经网络模型中进行训练，得到所述训练好的深度神经网络模型。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述识别结果为交通事故或者非交通事故...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊超，刘科，樊漫丽，
申请(专利权)人：湖南省沅江市安沅水利水电建设有限公司，
类型：发明
国别省市：
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