一种车辆随意变道检测的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆随意变道检测的方法及装置，包括以下步骤：根据监控图像对车道信息进行预处理，并将车道线标记在监控图像上；对监控图像中物体进行检测，判断是否为车辆；对车辆检测模块中识别的车辆进行定位，并通过矩形框线将目标车辆框选出来；对车辆矩形线框进行判断，如果外接矩形的宽高比大于阈值，则进行二次框选，通过数据库拟合出更精确的车辆框线，否则，矩形线框即为车辆框线；根据对比标记的车道线和运动车辆的车辆框线的关系来判断车辆是否存在违法行为。本发明专利技术通过实时检测车辆违法变道现象的发生，实现了对道路各种违法变道行为的监控，提高了判断精度，极大的降低了此类违法变道事件的发生率。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆随意变道检测的方法及装置
本专利技术涉及一种车辆随意变道检测的方法及装置，属于机器人校准

技术介绍
近年来，高速公路、城市道路、城市高架路上都存在许多违规变道现象，汽车变更车道时，会强行插入前方排队等候的机动车辆，阻碍后方车辆的正常行驶，甚至引起交通事故。为了消除实线变道、强行变道、连续变道等违法变道行为，避免影响交通秩序，目前变道检测方法也越来越完备，但仍存在成本高、识别精确度过低、时效性过差、抗干扰能力较弱、识别距离较短等问题。因此，想要准确识别到这些违法行为，就需要对车辆随意变道行为进行精准算法分析。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出了一种车辆随意变道检测的方法及装置，能够实现对道路各种违法变道行为的监控。本专利技术解决其技术问题采取的技术方案是：第一方面，本专利技术实施例提供的一种车辆随意变道检测的方法，包括以下步骤：根据监控图像对车道信息进行预处理，并将车道线标记在监控图像上；对监控图像中物体进行检测，判断是否为车辆；对车辆检测模块中识别的车辆进行定位，并通过矩形框线将目标车辆框选出来；对车辆矩形线框进行判断，如果外接矩形的宽高比大于阈值，则进行二次框选，通过数据库拟合出更精确的车辆框线，否则，矩形线框即为车辆框线；根据对比标记的车道线和运动车辆的车辆框线的关系来判断车辆是否存在违法行为。作为本实施例一种可能的实现方式，根据监控图像对车道信息进行预处理，具体为：对监控图像进行二值化处理，然后依次进行平滑处理、计算图像的梯度与梯度方向、图像边缘细化处理和双阈值筛选边缘处理。作为本实施例一种可能的实现方式，所述平滑处理，具体为：利用高斯滤波核对二值化处理后的图像进行滤波处理，高斯滤波核为：作为本实施例一种可能的实现方式，所述计算图像的梯度和梯度方向，具体为：利用Sobel算子对滤波处理后图像进行图像的梯度和梯度方向的计算，所述Sobel算子包括：竖直方向上对应的算子为水平方向上对应的算子为作为本实施例一种可能的实现方式，对监控图像中物体进行检测，判断是否为车辆，具体为：对监控图像进行填充处理，将填充处理后监控图像所有像素的灰度值组成一个矩阵，采用过滤器对该矩阵进行卷积运算，并对卷积运算结果进行最大池化运算，得到全连接层的结果；用1*1卷积层替换全连接层得到卷积层的结果；对卷积层的结果进行softmax运算将图像中物体分别归类处理。作为本实施例一种可能的实现方式，对车辆检测模块中识别的车辆进行定位，包括：从监控图像中捕捉目标框，并输出一个8维向量；利用交互比函数计算出每个目标框的IOU值，并找到最大的IOU值；预先定义不同的锚框，对视野中多个目标进行检测，输出一个8*n维的向量，n为目标数。作为本实施例一种可能的实现方式，在对车辆矩形线框进行判断过程中，用车辆区域最小水平外接矩形来辅助判断车辆是否压实线，并对可能存在违法变道行为的车辆进行二次框选。第二方面，本专利技术实施例提供的一种车辆随意变道检测的装置，包括图像预处理模块，用于根据监控图像对车道信息进行预处理，并将车道线标记在监控图像上；车辆判断模块，用于对监控图像中物体进行检测，判断是否为车辆；车辆定位模块，用于对车辆检测模块中识别的车辆进行定位，并通过矩形框线将目标车辆框选出来；数据拟合模块，用于对车辆矩形线框进行判断，如果外接矩形的宽高比大于阈值，则进行二次框选，通过数据库拟合出更精确的车辆框线，否则，矩形线框即为车辆框线；违法行为判断模块，用于根据对比标记的车道线和运动车辆的车辆框线的关系来判断车辆是否存在违法行为。作为本实施例一种可能的实现方式，所述图像预处理模块包括：二值化处理模块，用于对监控图像进行二值化处理；平滑处理模块，用于进行平滑处理；梯度计算模块，用于计算图像的梯度与梯度方向；边缘细化模块，用于图像边缘细化处理；双阈值筛选模块，用于双阈值筛选边缘处理。作为本实施例一种可能的实现方式，所述车辆判断模块，具体用于：对监控图像进行填充处理，将填充处理后监控图像所有像素的灰度值组成一个矩阵，采用过滤器对该矩阵进行卷积运算，并对卷积运算结果进行最大池化运算，得到全连接层的结果；用1*1卷积层替换全连接层得到卷积层的结果；对卷积层的结果进行softmax运算将图像中物体分别归类处理。第三方面，本专利技术实施例提供的一种车辆随意变道检测的设备，包括：摄像头，安装在道路一侧的监控杆上，用于采集显示该道路的车辆行驶状态的监控图像；违法行为检测设备，包括处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述装置运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行时执行如上述任意所述一种车辆随意变道检测的方法的步骤。本专利技术实施例的技术方案可以具有的有益效果如下：本专利技术通过对道路信息的不间断地监测，并对车辆随意变道行为进行精准算法分析，可及时检测出车辆在该路段存在的违法变道行为，实时保障道路交通安全。本专利技术通过实时检测车辆违法变道现象的发生，实现了对道路各种违法变道行为的监控，提高了判断精度，极大的降低了此类违法变道事件的发生率。附图说明：图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆随意变道检测的装置的结构图；图2是根据一示例性实施例示出的一种车辆随意变道检测的方法的流程图；图3是根据一示例性实施例示出的一种非极大值抑制的八个方向角度的示意图；图4是根据一示例性实施例示出的一种车辆区域最小水平外接矩形示意图。具体实施方式下面结合附图与实施例对本专利技术做进一步说明：为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本专利技术进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本专利技术的不同结构。为了简化本专利技术的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本专利技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本专利技术省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本专利技术。图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆随意变道检测的方法的流程图。如图1所示，本专利技术实施例提供的一种车辆随意变道检测的方法，包括以下步骤：根据监控图像对车道信息进行预处理，并将车道线标记在监控图像上；对监控图像中物体进行检测，判断是否为车辆；对车辆检测模块中识别的车辆进行定位，并通过矩形框线将目标车辆框选出来；对车辆矩形线框进行判断，如果外接矩形的宽高比大于阈值，则进行二次框选，通过数据库拟合出更精确的车辆框线，否则，矩形线框即为车辆框线；根据对比标记的车道本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆随意变道检测的方法，其特征是，包括以下步骤：/n根据监控图像对车道信息进行预处理，并将车道线标记在监控图像上；/n对监控图像中物体进行检测，判断是否为车辆；/n对车辆检测模块中识别的车辆进行定位，并通过矩形框线将目标车辆框选出来；/n对车辆矩形线框进行判断，如果外接矩形的宽高比大于阈值，则进行二次框选，通过数据库拟合出更精确的车辆框线，否则，矩形线框即为车辆框线；/n根据对比标记的车道线和运动车辆的车辆框线的关系来判断车辆是否存在违法行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆随意变道检测的方法，其特征是，包括以下步骤：
根据监控图像对车道信息进行预处理，并将车道线标记在监控图像上；
对监控图像中物体进行检测，判断是否为车辆；
对车辆检测模块中识别的车辆进行定位，并通过矩形框线将目标车辆框选出来；
对车辆矩形线框进行判断，如果外接矩形的宽高比大于阈值，则进行二次框选，通过数据库拟合出更精确的车辆框线，否则，矩形线框即为车辆框线；
根据对比标记的车道线和运动车辆的车辆框线的关系来判断车辆是否存在违法行为。


2.根据权利要求1所述的一种车辆随意变道检测的方法，其特征是，根据监控图像对车道信息进行预处理，具体为：对监控图像进行二值化处理，然后依次进行平滑处理、计算图像的梯度与梯度方向、图像边缘细化处理和双阈值筛选边缘处理。


3.根据权利要求2所述的一种车辆随意变道检测的方法，其特征是，所述平滑处理，具体为：利用高斯滤波核对二值化处理后的图像进行滤波处理，高斯滤波核为：
所述计算图像的梯度和梯度方向，具体为：利用Sobel算子对滤波处理后图像进行图像的梯度和梯度方向的计算，所述Sobel算子包括：
竖直方向上对应的算子为
水平方向上对应的算子为


4.根据权利要求1所述的一种车辆随意变道检测的方法，其特征是，对监控图像中物体进行检测，判断是否为车辆，具体为：
对监控图像进行填充处理，将填充处理后监控图像所有像素的灰度值组成一个矩阵，采用过滤器对该矩阵进行卷积运算，并对卷积运算结果进行最大池化运算，得到全连接层的结果；用1*1卷积层替换全连接层得到卷积层的结果；对卷积层的结果进行softmax运算将图像中物体分别归类处理。


5.根据权利要求1所述的一种车辆随意变道检测的方法，其特征是，对车辆检测模块中识别的车辆进行定位，包括：
从监控图像中捕捉目标框，并输出一个8维向量；
利用交互比函数计算出每个目标框的IOU值，并找到最大的IOU值；
预先定义不同的锚框，对视野中多个目标进行检测，输出一个8*n维的向量，n为目标数。


6.根据权利要求1-5任意一项所述的一种车...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵亮，王秀磊，姜明会，范润泽，
申请(专利权)人：山东交通学院，
类型：发明
国别省市：山东;37