一种违禁区域入侵检测的方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种违禁区域入侵检测的方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：利用无人机获取车辆行驶图像数据；根据所述车辆行驶图像数据，确定目标车轨迹信息；根据所述目标车轨迹信息与违禁区域的预设入侵条件，确定目标车是否存在入侵行为。本技术方案，可以利用无人机获取车辆行驶图像数据，对目标车是否存在入侵行为进行检测，拍摄的地面区域广，具有不受交通限制，采集信息多样化，机动灵活，低成本高效益等特点。低成本高效益等特点。低成本高效益等特点。

【技术实现步骤摘要】
一种违禁区域入侵检测的方法、装置、介质及电子设备


[0001]本申请实施例涉及入侵检测
，尤其涉及一种违禁区域入侵检测的方法、装置、介质及电子设备。

技术介绍

[0002]无人机越来越广泛的应用于交通研究，特别是在交通信息采集和交通监控中仍具有显著的优势。随着人工智能和传感技术的不断发展，汽车向智能化、电气化等方面逐步发展，自动驾驶车辆作为重要的发展趋势之一。我国是汽车和电动车使用大国，因此提取违法入侵场景作为自动驾驶车辆测试意义重大。
[0003]现有入侵检测方法目前主流方法有地面埋设地感线圈检测，或是通过微波和激光检测，或是通过道路架设摄像头检测。
[0004]地感线圈检测前期道路工程量大、影响交通和城市形象。微波和激光检测易受地形影响，成本高，且对人体有害。道路摄像监控检测成本高、视野受限，检测的目标容易发生遮挡和粘连，检测方案不具备普遍性。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种违禁区域入侵检测的方法、装置、介质及电子设备，利用无人机获取车辆行驶图像数据，对目标车是否存在入侵行为进行检测，拍摄的地面区域广，具有不受交通限制，采集信息多样化，机动灵活，低成本高效益等特点。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种违禁区域入侵检测的方法，该方法包括：
[0007]利用无人机获取车辆行驶图像数据；
[0008]根据所述车辆行驶图像数据，确定目标车轨迹信息；
[0009]根据所述目标车轨迹信息与违禁区域的预设入侵条件，确定目标车是否存在入侵行为。
[0010]第二方面，本申请实施例提供了一种违禁区域入侵检测的装置，该装置包括：
[0011]车辆行驶图像数据获取模块，用于利用无人机获取车辆行驶图像数据；
[0012]目标车轨迹信息确定模块，用于根据所述车辆行驶图像数据，确定目标车轨迹信息；
[0013]入侵行为确定模块，用于根据所述目标车轨迹信息与违禁区域的预设入侵条件，确定目标车是否存在入侵行为。
[0014]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的违禁区域入侵检测的方法。
[0015]第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的违禁区域入侵检测的方法。
[0016]本申请实施例所提供的技术方案，利用无人机获取车辆行驶图像数据；根据车辆
行驶图像数据，确定目标车轨迹信息；根据目标车轨迹信息与违禁区域的预设入侵条件，确定目标车是否存在入侵行为。本技术方案，可以利用无人机获取车辆行驶图像数据，对目标车是否存在入侵行为进行检测，拍摄的地面区域广，具有不受交通限制，采集信息多样化，机动灵活，低成本高效益等特点。
附图说明
[0017]图1是本申请实施例一提供的违禁区域入侵检测的方法的流程图；
[0018]图2是本申请实施例二提供的违禁区域入侵检测的过程的示意图；
[0019]图3是本申请实施例三提供的违禁区域入侵检测的装置的结构示意图；
[0020]图4是本申请实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0021]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
[0022]在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
[0023]实施例一
[0024]图1是本申请实施例一提供的违禁区域入侵检测的方法的流程图，本实施例可适用于对机动车和非机动车是否存在入侵行为进行检测的情况，该方法可以由本申请实施例所提供的违禁区域入侵检测的装置执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并可集成于用于违禁区域入侵检测的智能终端等设备中。
[0025]如图1所示，所述违禁区域入侵检测的方法包括：
[0026]S110、利用无人机获取车辆行驶图像数据。
[0027]其中，车辆行驶图像数据可以是在一段时间内车辆行驶的图像数据。车辆行驶图像数据可以是车辆行驶的路程、车型、车辆面积以及车辆颜色等数据。
[0028]在本实施例中，使用无人机中的摄像头低空定点采集车辆行驶图像数据。优选的，摄像头的采集频率为25帧/秒～30帧/秒。无人机的定点位置可以根据拍摄需求进行设定。
[0029]S120、根据所述车辆行驶图像数据，确定目标车轨迹信息。
[0030]本方案中，目标车可以是各种类型的机动车或者非机动车。目标车轨迹信息可以是由多帧车辆行驶图像中目标车的特征构成。示例性的，由车辆行驶图像数据中多帧目标车的位置构成目标车轨迹信息。
[0031]在本实施例中，获取车辆行驶图像数据后，根据车辆行驶图像数据中每一帧视频图像，结合地图信息，以视频中道路的中心为圆心建立轨迹坐标系。其中，轨迹坐标系是以车道方向为Y轴，垂直于车道方向横向为X轴，车道左侧为负，右侧为正。利用深度学习算法对车辆行驶图像数据进行特征提取，得到每一帧目标车的特征，将目标车的特征添加到轨
迹坐标系中，得到目标车轨迹信息。
[0032]S130、根据所述目标车轨迹信息与违禁区域的预设入侵条件，确定目标车是否存在入侵行为。
[0033]在本实施例中，违禁区域可以是禁止驶入的区域。例如，设置有禁止通行标志的区域或者机动车道等。违禁区域的预设入侵条件可以是目标车行驶到违禁区域内，或者是在一段时间内目标车的行驶区域与违禁区域有交集区域等。
[0034]其中，入侵行为可以是机动车驶入违禁区域，非机动车驶入机动车道等。可以理解的，目标车在行驶过程中，若目标车轨迹信息满足违禁区域的预设入侵条件，则存在入侵行为。示例性的，检测到目标车行驶到违禁区域内，则目标车存在入侵行为。
[0035]在本技术方案中，可选的，所述目标车包括机动车和非机动车；所述违禁区域包括第一违禁区域和第二违禁区域；
[0036]若所述目标车为机动车，则所述目标车轨迹信息包括第一目标车中心点、第一目标车面积；若所述目标车为非机动车，则所述目标车轨迹信息包括第二目标车面积；
[0037]相应的，根据所述目标车轨迹信息与违禁区域的预设入侵条件，确定目标车是否存在入侵行为，包括：
[0038]判断所述第一目标车中心点、所述第一目标车面积和所述第一违禁区域是否满足第一预设入侵条件；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种违禁区域入侵检测的方法，其特征在于，包括：利用无人机获取车辆行驶图像数据；根据所述车辆行驶图像数据，确定目标车轨迹信息；根据所述目标车轨迹信息与违禁区域的预设入侵条件，确定目标车是否存在入侵行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标车包括机动车和非机动车；所述违禁区域包括第一违禁区域和第二违禁区域；若所述目标车为机动车，则所述目标车轨迹信息包括第一目标车中心点、第一目标车面积；若所述目标车为非机动车，则所述目标车轨迹信息包括第二目标车面积；相应的，根据所述目标车轨迹信息与违禁区域的预设入侵条件，确定目标车是否存在入侵行为，包括：判断所述第一目标车中心点、所述第一目标车面积和所述第一违禁区域是否满足第一预设入侵条件；若满足，则确定所述机动车存在入侵行为；和/或，判断所述第二目标车面积和所述第二违禁区域是否符合第二预设入侵条件；若符合，则确定所述非机动车存在入侵行为。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断所述第一目标车中心点、所述第一目标车面积和所述第一违禁区域是否满足第一预设入侵条件，包括：若所述第一目标车中心点处于所述第一违禁区域内，则满足第一预设入侵条件；若所述第一目标车中心点不处于所述第一违禁区域内，则判断所述第一目标车面积与所述第一违禁区域的面积交集是否符合第一预设面积条件；以及，判断所述第一目标车面积与所述第一违禁区域的面积交集的持续时间是否符合第一预设时间条件；若符合，则满足第一预设入侵条件。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断所述第二目标车面积和所述第二违禁区域是否符合第二预设入侵条件，包括：判断所述第二目标车面积和所述第二违禁区域的面积交集是否满足第二预设面积条件；以及，判断所述第二目标车面积和所述第二违禁区域的面积交集的持续时间是否满足第二预设时间条件；若满足，则符合第二预设入侵条件。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车辆行驶图像数据，确定目标车轨迹信息，包括：对所述车辆行驶图像数据进行处理，得到目标车特征；其中，所述目标车特征包括目标车面积和目标车中心点；若当前时刻目标车面积与上一时刻目标车面积的差值满足预设面积差值条件，以及，当前时刻目标车中心点与上一时刻目标车中心点的差值满足预设中心点差值条件，则目标车追踪成功，将目标车面积和目标车中心点，以及预先确定的所述第一违禁区域和所述第二违禁区域添加至目标车轨迹坐标系，得到目标车轨迹信息；其中，所述目标车轨迹坐标系是根据所述车辆行驶图像数据进行建立的。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标车特征还包括外接矩形、目标车车型、颜色向...

【专利技术属性】
技术研发人员：路萍，戴一凡，王宝宗，顾会建，史宏涛，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：