电动自行车轨迹追踪方法、摄像机装置和服务器制造方法及图纸

本发明专利技术涉及了电动自行车轨迹追踪方法、摄像机装置和服务器，该方法包括：依次对摄像机采集的视频流中的各帧图像进行电动自行车检测以获得每一帧图像中的各个电动自行车框图，并分别对每一帧图像中的各个电动自行车框图进行特征提取以获得每一帧图像的各个电动自行车特征；根据从该帧图像提取的各个电动自行车特征，对该帧图像中的各个电动自行车框图进行分类识别，以使该帧图像中的各个电动自行车框图分配至不同的追踪数据集；根据不同的追踪数据集，构建不同的电动自行车的轨迹信息。实施本发明专利技术实施例，有效提升了多个电动自行车复杂场景的轨迹追踪效果，为电动自行车违章类型判定和监管执法提供了准确的数据基础，进而能够进行有效监管。

【技术实现步骤摘要】
电动自行车轨迹追踪方法、摄像机装置和服务器
本专利技术涉及智能交通(IntelligentTransportationSystem，ITS)领域，尤其涉及一种电动自行车轨迹追踪方法、摄像机装置和服务器。
技术介绍
随着我国城市化进程的加快和居民生活水平的提高，绿色环保出行理念的深入人心，电动自行车成为广大市民短程出行的重要工具，电动自行车的数量也出现高度增长。电动自行车作为城市交通工具，由于遍布范围广、使用频繁，而且电动自行车在道路行驶不需进行类似四轮机动车那样严格的驾考等手续，极易引发交通安全问题，已成为社会各界非常关注的热点问题。因此目前亟需对电动自行车进行有效地监管。
技术实现思路
本专利技术提供电动自行车轨迹追踪方法、摄像机装置和服务器，有效提升了多个电动自行车复杂场景的轨迹追踪效果，为电动自行车违章类型判定和监管执法提供了准确的数据基础，进而能够对电动自行车进行有效监管。第一方面，提供一种电动自行车轨迹追踪方法，包括：检测及特征提取步骤：依次对摄像机采集的视频流中的各帧图像进行电动自行车检测以获得每一帧图像中的各个电动自行车框图，并分别对每一帧图像中的各个电动自行车框图进行特征提取以获得每一帧图像的各个电动自行车特征；每一帧图像的分类识别步骤：根据从该帧图像提取的各个电动自行车特征，对该帧图像中的各个电动自行车框图进行分类识别，以使该帧图像中的各个电动自行车框图分配至不同的追踪数据集；轨迹构建步骤：根据不同的追踪数据集，构建不同的电动自行车的轨迹信息。r>可选的实施例中，每一帧图像的分类识别步骤具体包括：将该帧图像提取的各个电动自行车特征分别与前一帧图像的各个电动自行车特征一一进行特征匹配；若匹配成功，则将该帧图像中匹配成功的电动自行车特征对应的电动自行车框图分配至相应的追踪数据集；若匹配失败，则为该帧图像中匹配失败的电动自行车特征建立新的电动行车追踪数据集，并将该帧图像中匹配失败的电动自行车特征对应的电动自行车框图添加至相应的、新的追踪数据集。可选的实施例中，在轨迹构建步骤之前，所述方法还包括：追踪断开恢复步骤：分别记录各个追踪数据集的连续无匹配帧数，若该追踪数据集连续无成功匹配帧数小于预设阈值，则在下一帧图像继续对该追踪数据集进行匹配；若在下一帧图像对该追踪数据集匹配成功，则将该追踪数据集连续无成功匹配帧数归零。可选的实施例中，在追踪断开恢复步骤之后，所述方法还包括：追踪数据集合并步骤：若该追踪数据集连续无成功匹配帧数大于预设阈值，则在下一帧图像不继续对该追踪数据集进行匹配；将该追踪数据集分别与其他追踪数据集进行匹配，若匹配成功则将配对的两个追踪数据集进行合并。可选的实施例中，在每一帧图像的分类识别步骤之后，所述方法还包括：根据对摄像机画幅预设的新增区域依次对摄像机采集的视频流中的各帧图像进行电动自行车检测，以获得每一帧图像出现在所述新增区域的各个电动自行车框图。可选的实施例中，轨迹构建步骤，具体包括：当判断有电动自行车离开摄像机画幅预设的追踪区域，则根据该电动自行车的追踪数据集，构建该电动自行车的轨迹信息。可选的实施例中，分别对每一帧图像中的各个电动自行车框图进行特征提取以获得每一帧图像的各个电动自行车特征，包括：分别提取每一帧图像中的各个电动自行车框图的全局特征；分别提取每一帧图像中的各个电动自行车框图的局部特征；分别提取每一帧图像中的各个电动自行车框图的全局/局部纹理特征；综合所述各个电动自行车框图的全局特征、局部特征、全局/局部纹理特征，以获得每一帧图像的各个电动自行车特征。可选的实施例中，在轨迹构建步骤之后，所述方法还包括：根据所述电动自行车的轨迹信息，结合交通行驶规则和道路属性，判断电动自行车的行驶行为是否违章，若违章则进一步判断违章类型。第二方面，提供一种摄像机装置，所述摄像机装置包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现第一方面任一实施例所述的电动自行车轨迹追踪方法的步骤。第三方面，提供一种服务器，所述服务器包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器在执行所述存储器中存储的计算机程序时实现第二方面任一实施例所述的电动自行车轨迹追踪方法的步骤。本专利技术实施例中，依次对摄像机采集的视频流中的各帧图像进行电动自行车检测以获得每一帧图像中的各个电动自行车框图，并分别对每一帧图像中的各个电动自行车框图进行特征提取以获得每一帧图像的各个电动自行车特征；根据从该帧图像提取的各个电动自行车特征，对该帧图像中的各个电动自行车框图进行分类识别，以使该帧图像中的各个电动自行车框图分配至不同的追踪数据集；根据不同的追踪数据集，构建不同的电动自行车的轨迹信息。实施本专利技术实施例，有效提升了多个电动自行车复杂场景的轨迹追踪效果，为电动自行车违章类型判定和监管执法提供了准确的数据基础，进而能够对电动自行车进行有效监管。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图中：图1是本专利技术实施例提供的电动自行车轨迹追踪方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的摄像机装置的硬件结构示意图；图3是本专利技术实施例提供的服务器的硬件结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供了一种动自行车轨迹追踪方法，有效提升了多个电动自行车复杂场景的轨迹追踪效果，为电动自行车违章类型判定和监管执法提供了准确的数据基础，进而能够对电动自行车进行有效监管。下面参见图1，该方法具体包括：S101、检测及特征提取步骤：依次对摄像机采集的视频流中的各帧图像进行电动自行车检测以获得每一帧图像中的各个电动自行车框图，并分别对每一帧图像中的各个电动自行车框图进行特征提取以获得每一帧图像的各个电动自行车特征。首先需要说明的，图1方法实施例可以在摄像机装置运行，即该摄像机装置具有较强的处理器，能够进行图像处理。当然图1方法实施例也可以在服务器上运行，该服务器可以为本地服务器，即工控机，通过有线或无线的方式接收前端摄像机采集的视频流后进行处理，该服务器也可以为远端服务器，通过无线通信方式接收前端摄像机采集的视频流后进行处理。还需说明的，本专利技术实施例所描述的电动自行车框图并非仅包括电动自行车的框图，同时还包括了电动自行车上的驾驶人。当然电动行车特征同样并非仅针对电动自行车的特征，还可以包括在驾驶人的特征。其中，步骤S101分为两步：基于深度学习的电动自行车检测和电动自行车特征提取。...

【技术保护点】
1.一种电动自行车轨迹追踪方法，其特征在于，包括：/n检测及特征提取步骤：依次对摄像机采集的视频流中的各帧图像进行电动自行车检测以获得每一帧图像中的各个电动自行车框图，并分别对每一帧图像中的各个电动自行车框图进行特征提取以获得每一帧图像的各个电动自行车特征；/n每一帧图像的分类识别步骤：根据从该帧图像提取的各个电动自行车特征，对该帧图像中的各个电动自行车框图进行分类识别，以使该帧图像中的各个电动自行车框图分配至不同的追踪数据集；/n轨迹构建步骤：根据不同的追踪数据集，构建不同的电动自行车的轨迹信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种电动自行车轨迹追踪方法，其特征在于，包括：
检测及特征提取步骤：依次对摄像机采集的视频流中的各帧图像进行电动自行车检测以获得每一帧图像中的各个电动自行车框图，并分别对每一帧图像中的各个电动自行车框图进行特征提取以获得每一帧图像的各个电动自行车特征；
每一帧图像的分类识别步骤：根据从该帧图像提取的各个电动自行车特征，对该帧图像中的各个电动自行车框图进行分类识别，以使该帧图像中的各个电动自行车框图分配至不同的追踪数据集；
轨迹构建步骤：根据不同的追踪数据集，构建不同的电动自行车的轨迹信息。


2.根据权利要求1所述的电动自行车轨迹追踪方法，其特征在于，每一帧图像的分类识别步骤具体包括：
将该帧图像提取的各个电动自行车特征分别与前一帧图像的各个电动自行车特征一一进行特征匹配；
若匹配成功，则将该帧图像中匹配成功的电动自行车特征对应的电动自行车框图分配至相应的追踪数据集；
若匹配失败，则为该帧图像中匹配失败的电动自行车特征建立新的电动行车追踪数据集，并将该帧图像中匹配失败的电动自行车特征对应的电动自行车框图添加至相应的、新的追踪数据集。


3.根据权利要求2所述的电动自行车轨迹追踪方法，其特征在于，在轨迹构建步骤之前，所述方法还包括：
追踪断开恢复步骤：分别记录各个追踪数据集的连续无匹配帧数，若该追踪数据集连续无成功匹配帧数小于预设阈值，则在下一帧图像继续对该追踪数据集进行匹配；若在下一帧图像对该追踪数据集匹配成功，则将该追踪数据集连续无成功匹配帧数归零。


4.根据权利要求3所述的电动自行车轨迹追踪方法，其特征在于，在追踪断开恢复步骤之后，所述方法还包括：
追踪数据集合并步骤：若该追踪数据集连续无成功匹配帧数大于预设阈值，则在下一帧图像不继续对该追踪数据集进行匹配；将该追踪数据集分别与其他追踪数据集进行匹配，若匹配成功则将配对的两个追踪...

【专利技术属性】
技术研发人员：艾烨霜，周正锦，颜银慧，张成，沈树鹏，
申请(专利权)人：深圳市金溢科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44