一种基于无人机的违法占用应急车道检测方法及系统技术方案

本申请提供一种基于无人机的违法占用应急车道检测方法及系统，一方面，无人机按照预先配置的目标路线进行巡航，不需要专业培训过的人员进行控制；另一方面，在存在目标车辆占用应急车道时，会将违法的视频图像发送给控制设备，无需交警人员时刻观察，可以提高交警人员的效率，比如一个交警人员同时处理多台无人机反馈的视频图像，对违法占用应急车道行为进行确认；再一方面，在巡航及识别车牌信息时采用不同的摄像头拍摄参数，可以确保在巡航时无人机有较大的拍摄视野，提高巡航效率，在发现存在目标车辆时，通过调整摄像头参数可以使目标车辆的信息更加清晰便于取证。标车辆的信息更加清晰便于取证。标车辆的信息更加清晰便于取证。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的违法占用应急车道检测方法及系统


[0001]本申请涉及视频监控
，具体而言，涉及一种基于无人机的违法占用应急车道检测方法及系统。

技术介绍

[0002]应急车道俗称“生命通道”，一旦遇有交通事故，应急车道可用于紧急救援、疏导交通。然而，在高速公路上交警进行现场执法存在一定的难度，同时有的路段又没有视频监控这会导致应急车道被占用，这对高速路上的紧急救援带来了风险，如何规范车辆在高速路上的行驶，对违法占用应急车道行为进行打击是一个急需解决的技术问题。
[0003]在现有技术中，各地交警借助各种高科技技术打击应急车道占用问题，比如，通过控制无人机拍摄获取车辆对应急车道占用的图像，并通过依次对驾驶人员进行处罚。然而，在上述过程中，一方面，需要控制无人机的交警人员进行专业的无人机操控培训；另一方面，需要操控无人机的交警人员实时观察无人机拍摄的视频信息，以判断是否存在占用应急车道的车辆。上述实施过程中对交警人员的要求高，且效率较低。

技术实现思路

[0004]为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的违法占用应急车道检测方法，其特征在于，应用于基于无人机的违法占用应急车道检测系统，所述系统由通信连接的无人机、云平台及控制设备组成，所述方法包括：所述无人机在接收到控制设备发送的巡航指令后，沿着预先设定的目标路线进行巡航，其中，所述目标路线对应的巡航轨迹信息预先存储到所述无人机中，所述巡航轨迹信息包括不同位置点的巡航高度；所述无人机拍摄所述目标路线的视频图像，并将所述视频图像发送给所述云平台；所述云平台对所述视频图像进行实时检测，检测所述视频图像中是否存在行驶在应急车道的目标车辆；若检测到存在行驶在应急车道的目标车辆，所述云平台根据所述目标车辆在所述视频图像中的位置变化情况、在所述视频图像中的尺寸占比、当前无人机的第一摄像头拍摄参数计算得到调整后的第二摄像头拍摄参数，其中，所述第一摄像头拍摄参数拍摄的视野范围大于所述第二摄像头拍摄参数拍摄的摄像头参数；所述云平台将调整后的第二摄像头拍摄参数发送给所述无人机，使所述无人机按照所述调整后的第二摄像头拍摄参数进行摄像头调整，以使所述无人机拍摄的位于应急车道的目标车辆在所述视频图像中的尺寸占比达到预设尺寸占比；所述云平台对调整拍摄参数后获取的视频图像进行图像识别，从所述视频图像中识别出目标车辆的车牌信息；所述云平台将所述车牌信息发送给所述无人机，由所述无人机播放的道路违章语音信息，并将所述车牌信息及对应的违章图像发送给所述控制设备。2.如权利要求1所述的违法占用应急车道检测方法，其特征在于，所述云平台对所述视频图像进行实时检测，检测所述视频图像中是否存在行驶在应急车道的目标车辆的步骤包括：采用预设时间间隔从所述视频图像中采样获得多个路面图像画面，并基于所述路面图像画面获取车辆在每个所述路面图像画面中的位置信息和应急车道位置区域信息；根据所述多个路面图像画面中的位置信息和应急车道位置区域信息确定所述车辆的行驶参数，其中，所述行驶参数用于表示所述车辆与所述应急车道之间的位置关系变化；通过已训练的深度学习模型对所述行驶参数进行处理，得到所述车辆的行驶状态；其中，所述行驶状态包括所述车辆行驶在正常车道或所述车辆行驶在应急车道。3.根据权利要求2所述的违法占用应急车道检测方法，其特征在于，所述深度学习模型包括位置信息学习子模型，应急车道位置区域信息学习子模型，越线占道学习子模型，输出结果评估子模型和分类子模型，所述行驶参数包括车辆在垂直于道路延伸方向的位置信息子参数，应急车道线在道路延伸方向的位置信息子参数和车辆越线占用应急车道的尺寸比例子参数，所述通过已训练的深度学习模型对所述行驶参数进行处理，得到所述车辆的行驶状态，包括：将所述车辆在垂直于道路延伸方向的位置信息子参数输入给所述位置信息学习子模型，由所述位置信息学习子模型向所述输出结果评估子模型输出所述车辆在垂直于道路延伸方向的位置信息子参数对应的第一特征参数；将所述应急车道线在道路延伸方向的位置信息子参数输入给所述应急车道位置区域
信息学习子模型，由所述应急车道位置区域信息学习子模型向所述输出结果评估子模型输出所述应急车道线在道路延伸方向的位置信息子参数对应的第二特征参数；将所述车辆越线占用应急车道的尺寸比例子参数输入给所述越线占道学习子模型，由所述越线占道学习子模型向所述输出结果评估子模型输出所述车辆越线占用应急车道的尺寸比例子参数对应的第三特征参数；通过所述输出结果评估子模型将所述第一特征参数，所述第二特征参数和所述第三特征参数进行综合处理得到目标特征参数，并将所述目标特征参数输出给所述分类子模型；通过所述分类子模型确定与所述目标特征参数对应的参数值，并根据所述参数值确定所述车辆的行驶状态。4.如权利要求1所述的违法占用应急车道检测方法，其特征在于，所述云平台根据所述目标车辆在所述视频图像中的位置变化情况、在所述视频图像中的尺寸占比、当前无人机的第一摄像头拍摄参数计算得到调整后的第二摄像头拍摄参数的步骤，包括：根据所述目标车辆在每个视频图像中相对于应急车道线的位置关系，确定所述目标车辆在所述视频图像中的位置变化情况；基于所述目标车辆在每个视频图像中的位置变化情况、所述目标车辆在所述视频图像中的尺寸占比和当前无人机的第一摄像头拍摄参数，生成参数适配数据；在预先创建的摄像头拍摄参数集合的参数映射关系表中，确定所述参数适配数据中每个调整参数对应的目标参数调整序列，其中所述调整参数包括摄像头的焦距、拍摄角度及拍摄高度；确定所述参数适配数据中所有调整参数对应的目标参数调整序列的相同参数，从所述相同参数对应的摄像头拍摄参数中，确定与所述参数适配数据中所...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨翰翔，付正武，
申请(专利权)人：深圳联和智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：