一种违章车辆的识别方法、系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种违章车辆的识别方法、系统及装置，其中，所述方法包括：获取在时序上具备先后关系的多帧待检测图像；识别所述多帧待检测图像中目标车辆的行驶轨迹；确定所述多帧待检测图像的光流信息，并结合所述光流信息和所述目标车辆的行驶轨迹，判断所述目标车辆是否为违章车辆。本发明专利技术提供的技术方案，能够提高违章车辆的识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种违章车辆的识别方法、系统及装置
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种违章车辆的识别方法、系统及装置。
技术介绍
随着智能交通技术的不断发展，无人机正在被越来越多地应用至违章车辆的排查过程中。通过对无人机拍摄的视频或者图像进行分析，可以识别出道路上存在违章行为的车辆。例如，可以对道路上车辆的行驶状态进行分析，从而识别出存在违停、超速、逆向行驶等行为的车辆。在现有的图像分析过程中，都是默认无人机处于悬停的状态中，这样才能根据无人机拍摄的视频或者图像准确地分析出车辆的实际行驶状态。但是在实际应用中，无人机很可能处于飞行的状态，这就导致现有技术中在对图像进行分析时，得到的结果可能与真实的结果不符，存在违章车辆的误报行为。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施方式提供了一种违章车辆的识别方法、系统及装置，能够提高违章车辆的识别准确度。本专利技术一方面提供了一种违章车辆的识别方法，所述方法包括：获取在时序上具备先后关系的多帧待检测图像；识别所述多帧待检测图像中目标车辆的行驶轨迹；确定所述多帧待检测图像的光流信息，并结合所述光流信息和所述目标车辆的行驶轨迹，判断所述目标车辆是否为违章车辆。通过对时序上具备先后关系的多帧待检测图像进行分析，可以识别出目标车辆的行驶轨迹，该行驶轨迹是相对于拍摄图像的设备而言的，并非是目标车辆实际的行驶轨迹。后续，可以计算多帧待检测图像的光流信息，在该光流信息中，可以表征地面静止参照物相对于拍摄图像的设备的运行关系。通过比对光流信息和目标车辆的行驶轨迹，从而可以确定出目标车辆实际的行驶状态，根据该实际的行驶状态就能准确地判断目标车辆是否存在违章行为。可见，通过将车辆的相对行驶轨迹和图像的光流信息相结合，能够准确地识别出车辆是否存在违章行为。在一个实施方式中，识别所述多帧待检测图像中目标车辆的行驶轨迹包括：针对所述多帧待检测图像中的任一待检测图像，检测所述待检测图像中各个车辆的位置和各个车辆的标识；在所述多帧待检测图像中，将具备相同标识的车辆作为待检测的目标车辆，并基于所述目标车辆在各个所述待检测图像中的位置，确定所述目标车辆的行驶轨迹。通过检测车辆的位置和标识，从而可以在多帧待检测图像中定位出同一车辆的位置。根据定位结果，可以确定出车辆的行驶轨迹。这样，当待检测图像中存在多个车辆时，不会对不同车辆的位置发生混淆，从而提高了识别出的行驶轨迹的准确度。在一个实施方式中，在所述待检测图像中检测各个车辆的位置和各个车辆的标识包括：利用初始模型提取所述待检测图像的多维度特征，并利用层级模型对所述待检测图像的多维度特征进行融合，以生成多个融合特征；在所述多个融合特征中选取指定融合特征，并分别对所述指定融合特征进行车辆位置识别和车辆标识识别，以得到所述待检测图像中各个车辆的位置和各个车辆的标识。通过初始模型和层级模型的处理，使得生成的融合特征能够具备更加丰富的信息，通过指定其中的一个融合特征进行位置识别和标识识别，能够使得识别结果更加精确。在一个实施方式中，在所述多个融合特征中选取指定融合特征包括：将所述多个融合特征中维度最小的融合特征作为选取的所述指定融合特征。维度最小的融合特征通常位于最底层，而最底层的融合特征往往具备最佳的融合效果，对该最底层的融合特征进行位置识别和标识识别，能够具备较好的识别效果。在一个实施方式中，分别对所述指定融合特征进行车辆位置识别和车辆标识识别包括：将所述指定融合特征输入检测分支网络中，以对所述指定融合特征进行车辆位置识别；将所述指定融合特征输入重识别分支网络中，以对所述指定融合特征进行车辆标识识别。利用不同的分支网络对指定融合特征进行位置识别和标识识别，能够保证各个识别结果的准确度。在一个实施方式中，对所述指定融合特征进行车辆位置识别，得到的识别结果中包括各个车辆对应的中心位置热力图、中心位置偏移量、检测框边界信息中的至少一种。位置识别的结果中可以包括一种或者多种不同的信息，从而能够更加全面和准确地表征识别的车辆位置。在一个实施方式中，判断所述目标车辆是否为违章车辆包括：根据所述光流信息，确定拍摄所述待检测图像的设备相对于地面静止参照物的运动信息；比对所述运动信息和所述目标车辆的行驶轨迹，以确定所述目标车辆相对于所述地面静止参照物的行驶速度和行驶方向，并根据所述行驶速度和所述行驶方向，判断所述目标车辆是否为违章车辆。通过与地面静止参照物进行比较，可以确定出拍摄图像的设备实际的运行信息。将该运动信息与从图像中识别出的目标车辆的行驶轨迹进行比较，能够确定出目标车辆实际的行驶速度和行驶方向，这样便能够准确地对目标车辆是否存在违章行为进行判断。本专利技术另一方面还提供了一种违章车辆的识别系统，所述系统包括：图像获取单元，用于获取在时序上具备先后关系的多帧待检测图像；车辆轨迹识别单元，用于识别所述多帧待检测图像中目标车辆的行驶轨迹；违章判断单元，用于确定所述多帧待检测图像的光流信息，并结合所述光流信息和所述目标车辆的行驶轨迹，判断所述目标车辆是否为违章车辆。本专利技术另一方面还提供了一种违章车辆的识别装置，所述违章车辆的识别装置包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述的违章车辆的识别方法。本专利技术另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的违章车辆的识别方法。附图说明通过参考附图会更加清楚的理解本专利技术的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本专利技术进行任何限制，在附图中：图1示出了本专利技术一个实施方式中违章车辆的识别方法步骤图；图2示出了本专利技术一个实施方式中特征提取的结构示意图；图3示出了本专利技术一个实施方式中结合光流信息的结构示意图；图4示出了本专利技术一个实施方式中违章车辆的识别系统的功能模块示意图；图5示出了本专利技术一个实施方式中违章车辆的识别装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施方式中的附图，对本专利技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本专利技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本专利技术保护的范围。本申请提供的违章车辆的识别方法，可以应用于诸如无人机、监控摄像头等图像采集设备中。当然，如果这些图像采集设备不具备较强的图像处理能力，那么采集的图像或者视频通常会被发往后台的数据服务器进行处理。因此，本申请提供的违章车辆的识别方法，也可以应用于这些后台的数据服务器中。请参阅图1，本申请一个实施方式提供的违章车辆的识别方法，可以包括以下多个步骤。S1：获取在时序上具备先后关系的多帧待检测图像。在本实施方式中，待检测图像可以是由图像采集设备按照一定的时间间隔本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种违章车辆的识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取在时序上具备先后关系的多帧待检测图像；/n识别所述多帧待检测图像中目标车辆的行驶轨迹；/n确定所述多帧待检测图像的光流信息，并结合所述光流信息和所述目标车辆的行驶轨迹，判断所述目标车辆是否为违章车辆。/n

【技术特征摘要】
1.一种违章车辆的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取在时序上具备先后关系的多帧待检测图像；
识别所述多帧待检测图像中目标车辆的行驶轨迹；
确定所述多帧待检测图像的光流信息，并结合所述光流信息和所述目标车辆的行驶轨迹，判断所述目标车辆是否为违章车辆。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述多帧待检测图像中目标车辆的行驶轨迹包括：
针对所述多帧待检测图像中的任一待检测图像，检测所述待检测图像中各个车辆的位置和各个车辆的标识；
在所述多帧待检测图像中，将具备相同标识的车辆作为待检测的目标车辆，并基于所述目标车辆在各个所述待检测图像中的位置，确定所述目标车辆的行驶轨迹。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述待检测图像中检测各个车辆的位置和各个车辆的标识包括：
利用初始模型提取所述待检测图像的多维度特征，并利用层级模型对所述待检测图像的多维度特征进行融合，以生成多个融合特征；
在所述多个融合特征中选取指定融合特征，并分别对所述指定融合特征进行车辆位置识别和车辆标识识别，以得到所述待检测图像中各个车辆的位置和各个车辆的标识。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述多个融合特征中选取指定融合特征包括：
将所述多个融合特征中维度最小的融合特征作为选取的所述指定融合特征。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分别对所述指定融合特征进行车辆位置识别和车辆标识识别包括：
将所述指定融合特征输入检测分支网络中，以对所述指定融合特...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄磊，毛晓蛟，章勇，曹李军，
申请(专利权)人：苏州科达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32