交通溢流检测方法、装置、电子设备及路侧设备制造方法及图纸

本申请公开了一种交通溢流检测方法、装置、电子设备及路侧设备，涉及智能交通、自动驾驶、车路协同等人工智能技术领域。具体实现方案为：电子设备获取到目标路口的交通视频后，从交通视频中确定出满足目标条件的第一图像，目标条件包括：光流的数量大于第一阈值、光流的速度小于第二阈值、车辆的数量大于第三阈值且车辆的速度小于第四阈值。当该些第一图像的数量大于预设数量且该些第一图像连续时，电子设备确定出目标路口发生交通溢流。采用该种方案，电子设备基于物体检测和光流检测进行交通溢流的检测，准确度高且成本低，极大程度上防止交通拥堵恶化。止交通拥堵恶化。止交通拥堵恶化。

【技术实现步骤摘要】
交通溢流检测方法、装置、电子设备及路侧设备


[0001]本申请涉及智能交通、自动驾驶、车路协同等人工智能
，尤其涉及一种2。

技术介绍

[0002]随着智能交通和车辆技术的飞速发展，车辆称为人们生活中常见的代步工具。与此同时，交通拥堵也频繁发生。
[0003]交通拥堵的表现形式多种多样，交通溢流是一种常见的交通拥堵。交通溢流主要是指车辆累计排队大于路段长度，甚至蔓延至下一路段的现象。交通溢流会导致路口死锁，严重时会逐渐蔓延，扩散至整个路网。常见的交通溢流检测方法中，将地磁传感器埋在道路上，利用地磁传感器检测道路上的车辆的停留时长来判断是否发生交通溢流。
[0004]然而，上述基于地磁的交通溢流检测方法容易发生误判和漏判。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种交通溢流检测方法、装置、电子设备及路侧设备，基于物体检测和光流检测进行交通溢流的检测，准确度高且成本低。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种交通溢流检测方法，包括：
[0007]获取目标路口的交通视频；
[0008]从所述交通视频中确定出第一图像，所述第一图像满足目标条件，所述目标条件为：光流的数量大于第一阈值、光流的速度小于第二阈值、车辆的数量大于第三阈值且车辆的速度小于第四阈值；
[0009]当所述交通视频中第一图像的数量大于预设数量、且大于所述预设数量的第一图像连续时，确定所述目标路口发生交通溢流。
[0010]第二方面，本申请实施例提供一种交通溢流检测装置，包括：<br/>[0011]获取模块，用于获取目标路口的交通视频；
[0012]处理模块，用于从所述交通视频中确定出第一图像，所述第一图像满足目标条件，所述目标条件为：光流的数量大于第一阈值、光流的速度小于第二阈值、车辆的数量大于第三阈值且车辆的速度小于第四阈值；
[0013]确定模块，用于当所述交通视频中第一图像的数量大于预设数量、且大于所述预设数量的第一图像连续时，确定所述目标路口发生交通溢流。
[0014]第三方面、本申请实施例提供一种电子设备，包括：
[0015]至少一个处理器；以及
[0016]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0017]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面或第一方面任意可能实现的方法。
[0018]第四方面，本申请实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当其在电子设备
上运行时，使得电子设备计算机执行上述第一方面或第一方面的各种可能的实现方式中的方法。
[0019]第五方面，本申请实施例提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述电子设备执行上述第一方面或第一方面的各种可能的实现方式中的方法。
[0020]根据本申请的技术，电子设备基于物体检测和光流检测进行交通溢流的检测，准确度高且成本低，极大程度上防止交通拥堵恶化。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
[0023]图1是本申请实施例提供的交通溢流检测方法的场景示意图；
[0024]图2是本申请实施例提供的交通溢流检测方法的流程图；
[0025]图3是本申请实施例提供的光流检测算法中目标区域的示意图；
[0026]图4是本申请实施例提供的交通溢流检测方法的另一个流程图；
[0027]图5是本申请实施例提供的交通溢流检测方法中物体检测的过程示意图；
[0028]图6为本申请实施例提供的一种交通溢流检测装置的结构示意图；
[0029]图7为本申请实施例提供的另一种交通溢流检测装置的结构示意图；
[0030]图8示出了可以用来实施本申请的实施例的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0031]以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0032]交通溢流指由于交叉路口的瓶颈作用，使得驶入路段的车辆数量大于驶出路段的车辆数量而形成排队。当车辆排队超出路段长度的时候，就形成溢流。交通溢流的危害是巨大的，如果不加以预防和控制，整个城市会因为交叉路口处的车辆互相锁死而导致大规模的交通拥堵，最终的结果可能会使整个城市的交通处于瘫痪状态。交通溢流的诱发原因较多，如交通量过大、信号配时不合理、道路渠化不合理、交通事故等。
[0033]当某个路口发生交通溢流时，若对该路口的车辆不进行及时疏导等，有可能导致交通拥堵。因此，需要提前各个路口是否会发生交通溢流，根据检测结果采取相应的措施。常见的交通溢流检测方式中，将地磁传感器埋在机动车道上，利用地磁传感器检测道路上的车辆的停留时长来判断是否发生交通溢流。
[0034]上述基于地磁的交通溢流检测方法有如下弊端：
[0035]1、容易发生误判和漏判。
[0036]例如，当长度较长的工程车缓慢经过时，误以为车辆在道路上的停留时间过程而误判发生交通溢流；再如，车辆之间具有间隔，若车辆未位于地磁传感器的方法，此时，容易
发生漏判。
[0037]2、成本高。
[0038]上述的交通溢流检测方法需要将地磁传感器埋在道路中，施工复杂，成本高，且不易维护。倘若某个路口的道路没有设置地磁传感器，则无法对该路口进行溢流检测。
[0039]本申请实施例涉及智能交通、自动驾驶、车路协同等人工智能
，旨在基于物体检测和光流检测进行交通溢流的检测，准确度高且成本低。
[0040]图1是本申请实施例提供的交通溢流检测方法的场景示意图。请参照图1，该场景中目标路口例如为十字路口，该场景示意出目标路口的一些典型物体，包括道路101、安装在支架上的拍摄装置102、路侧设备103、行人104、车辆105以及交通指示设施106等。其中，拍摄装置102例如是高清摄像头等，交通指示设施106例如为交通信号灯等，路侧设备103具备无线通信能力，能够获取拍摄装置102拍摄的交通视频等，当识别出交通溢流后，路侧设备103能够控制交通指示设施106的运行，以降低或消除交通溢流，避免大规模的交通瘫痪。
[0041]图1中，一个或多个车辆105正在道路101上行驶，车辆105是可以承载人和/或物并且通过发动机等动力系统移动的任何类型的车辆，包括但不限于轿车、卡车、巴士、电动车、摩托车、房车、火车、渣土车、大货车等等。图1所示场景中的一个或多个车辆1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通溢流检测方法，包括：获取目标路口的交通视频；从所述交通视频中确定出第一图像，所述第一图像满足目标条件，所述目标条件为：光流的数量大于第一阈值、光流的速度小于第二阈值、车辆的数量大于第三阈值且车辆的速度小于第四阈值；当所述交通视频中第一图像的数量大于预设数量、且大于所述预设数量的第一图像连续时，确定所述目标路口发生交通溢流。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述交通视频中确定出第一图像，包括：对所述交通视频每帧图像进行光流检测，得到所述交通视频每帧图像对应的光流数量和光流速度；对所述交通视频每帧图像进行物体检测，得到所述交通视频每帧图像对应的车辆数量和车辆速度；根据所述交通视频每帧图像对应的光流数量和光流速度、车辆数量和车辆速度，从所述交通视频中确定出第一图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述交通视频每帧图像进行物体检测，得到所述交通视频每帧图像对应的车辆数量和车辆速度，包括：从第二图像中检测出多个车辆，所述第二图像是所述交通视频包含的任意一帧图像；根据所述多个车辆确定所述第二图像中车辆的车辆数量；根据所述多个车辆和第三图像，确定所述第二图像中车辆的车辆速度，所述第三图像是所述交通视频中位于所述第二图像之前的图像。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述多个车辆和第三图像，确定所述第二图像中车辆的车辆速度，包括：确定第一车辆在所述第二图像中的第一位置，所述第一车辆是所述多个车辆中的任意一个车辆；确定所述第一车辆在第三图像中的第二位置；根据所述第一位置和所述第二位置，确定所述第一车辆的车辆速度；根据所述第一车辆的移动速度，确定所述第二图像中车辆的车辆速度。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所确定所述第一车辆在第三图像中的第二位置之前，还包括：利用物体检测模型确定所述第二图像中第一车辆的第一行人重识别ReID特征，所述物体检测模型是基于YOLOv3得到的多任务二阶模型，所述第一车辆是所述多个车辆中的任意一个车辆；利用所述物体检测模型确定所述第三图像中第二车辆的第二ReID特征；当所述第一ReID特征和所述第二ReID特征的相似度大于预设阈值时，确定所述第一车辆和所述第二车辆为同一车辆。6.根据权利要求2
‑
5任一项所述的方法，其中，所述对所述交通视频每帧图像进行光流检测，得到所述交通视频每帧图像对应的光流数量和光流速度，包括：提取第二图像中的特征点，得到第一特征点集合，提取第三图像中的特征点，得到第二特征点集合，所述第二图像是所述交通视频包含的任意一帧图像，所述第三图像是所述交
通视频中位于所述第二图像之前的图像；从所述第一特征点集合和所述第二特征点集合中确定出一一对应的特征点，得到特征点对，将特征点对的数量作为所述光流数量；根据所述特征点对，确定所述第二图像的光流速度。7.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其中，所述当所述交通视频中第一图像的数量大于预设数量、且大于所述预设数量的第一图像连续时，确定所述目标路口发生交通溢流之后，还包括：控制所述目标路口的交通指示设施。8.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其中，所述从所述交通视频中确定出第一图像，包括：从所述交通视频的每帧图像中确定出目标区域；当所述交通视频包含的图像的目标区域满足目标条件时，确定所述交通视频包含的图像为所述第一图像。9.一种交通溢流检测装置，包括：获取模块，用于获取目标路口的交通视频；处理模块，用于从所述交通视频中确定出第一图像，所述第一图像满足目标条件，所述目标条件为：光流的数量大于第一阈值、光流的速度小于第二阈值、车辆的数量大于第三阈值且车辆的速度小于第四阈值；确定模块，用于当所述交通视频中第一图像的数量大...

【专利技术属性】
技术研发人员：董洪义，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：