车辆事故检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种车辆事故检测方法、装置及电子设备，该方法通过从待检测视频帧序列中确定处于静止状态的目标车辆，根据待检测视频帧序列确定目标车辆的轨迹信息、目标车辆的共同静止信息、目标车辆的状态信息和目标车辆的环境信息中的至少一者，根据目标车辆的轨迹信息、目标车辆的共同静止信息、目标车辆的状态信息和目标车辆的环境信息中的至少一者进行事故检测，得到目标车辆的事故检测结果。通过本发明专利技术实施例提供的方法，可以从车辆的轨迹信息、共同静止信息、车辆本身的状态信息以及车辆所处的环境信息等多方面综合对交通事故进行检测，相对于仅从轨迹信息检测交通事故，有效提高了检测结果的全面性和准确性。效提高了检测结果的全面性和准确性。效提高了检测结果的全面性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
车辆事故检测方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及图像检测
，尤其是涉及一种车辆事故检测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]智慧交通作为智慧城市的主要组成部分，及时发现交通事故对于伤者的及时救治、避免二次事故的发生、交通拥堵的及时疏通都有着重要作用。现有的交通事故检测大体分为两种，一种是基于车载运动传感器的异常速度、加速度等数据进行分析，但是该方法硬件成本高，难以推广；另一种是基于各路段监控摄像头的视频数据进行分析。
[0003]目前的基于监控视频数据的方法中，一些方法将交通事故作为目标检测任务在单帧图像上进行匹配和检测，但是交通事故变化较多，通过该方法进行检测往往导致能够检测到的交通事故较少，因此这种方法的稳定性较低。另外一些方法中，仅仅通过车辆行驶的路径信息进行聚类和分析，得到异常车辆，但是交通事故的现场场景实时变化，仅通过路径信息进行事故判断，仍然会导致较多交通事故被漏报或误报，影响结果判断的全面性和准确性。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种车辆事故检测方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆事故检测方法，其特征在于，所述方法包括：从待检测视频帧序列中确定处于静止状态的目标车辆；根据所述待检测视频帧序列确定所述目标车辆的轨迹信息、所述目标车辆的共同静止信息、所述目标车辆的状态信息和所述目标车辆的环境信息中的至少一者；所述状态信息包括以下至少之一：车门状态参数、双闪状态参数、车辆破损参数、周围行人数量和信号逗留率；所述环境信息包括以下至少之一：所述目标车辆所在车道的车辆数、所述目标车辆所在车道的车道占有率、所述目标车辆所在车道的车辆的平均速度、同向车道的车辆数、所述同向车道的车道占有率、所述同向车道的车辆的平均速度、所述目标车辆所在车道的车辆换道比例、所述目标车辆所在车道内后方的车辆数；其中，所述同向车道为与所述目标车辆所在车道同方向的车道；根据所述目标车辆的轨迹信息、所述目标车辆的共同静止信息、所述目标车辆的状态信息和所述目标车辆的环境信息中的至少一者进行事故检测，得到所述目标车辆的事故检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从待检测视频帧序列中确定处于静止状态的目标车辆的步骤，包括：从待检测视频帧序列中确定出现在所述待检测视频帧序列中多个车辆的车辆轨迹；根据所述车辆轨迹，确定处于静止状态的目标车辆、所述目标车辆的静止时间、所述目标车辆的静止地点和所述目标车辆的车辆轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述轨迹信息为轨迹异常信息，所述方法还包括：获取所述待检测视频帧序列对应的监控区域的历史车辆轨迹，所述历史车辆轨迹为根据所述待检测视频帧序列之前的预定时长内的视频帧序列获取的车辆轨迹；根据所述历史车辆轨迹确定模板轨迹；根据所述待检测视频帧序列确定所述目标车辆的轨迹信息的步骤，包括：根据所述目标车辆的车辆轨迹和所述模板轨迹计算所述轨迹异常信息。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述目标车辆为多辆；根据所述待检测视频帧序列确定所述目标车辆的共同静止信息的步骤，包括：根据多辆所述目标车辆的所述静止时间的重叠时间以及所述静止地点之间的距离，确定所述目标车辆的共同静止信息。5.根据权利要求2
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4任一项所述的方法，其特征在于，所述状态信息包括双闪状态参数；根据所述待检测视频帧序列确定目标车辆的状态信息的步骤，包括；根据所述静止时间内的待检测视频帧序列，确定包含所述目标车辆的车灯区域的图像帧子序列；对于所述图像帧子序列中的每个图像帧，根据该图像帧中的车灯区域图像的当前像素值和历史像素值确定该图像帧对应的像素差，将所述图像帧子序列的多个图像帧对应的像素差构成像素差序列；所述历史像素值为所述图像帧子序列中该图像帧之前的历史图像帧中的车灯区域图像的像素值；根据所述像素差序列确定所述目标车辆的双闪状态参数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述历史像素值为所述图像帧子序列中该图像帧之前的第一数量个历史图像帧中的车灯区域图像的像素值；根据该图像帧中的车灯区域图像的当前像素值和历史像素值确定该图像帧对应的像素差的步骤，包括：将当前像素值与每个历史像素值进行像素差计算，得到所述第一数量个像素差；将所述第一数量个像素差中最大的像素差，确定为该图像帧对应的像素差。7.根据权利要求2
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6任一项所述的方法，其特征在于，所述状态信息包括周围行人数量；根据所述待检测视频帧序列确定所述目标车辆的状态信息的步骤，包括；根据所述静止时间内的待检测视频帧序列确定所述目标车辆的车辆检测框、行人的行人ID和行人的行人检测框；计算膨胀后的车辆检测框与行人检测框的行人交并比；将所述行人交并比大于行人交并比阈值的行人ID与目标车辆进行关联；根据与所述目标车辆关联的各行人ID中关联次数大于关联次数阈值的行人ID的数量，确定周围行人数量。8.根据权利要求2
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7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测视频帧序列确定目标车辆的环境信息的步骤，包括：计算所述待检测视频帧序列中的当前视频帧的俯视图视角下各车辆的车辆底盘框；确定所述当前视频帧的俯视图视角下所述目标车辆所在车道的目标车道区域；将车辆底盘框和所述目标车道区域的底盘框交并比大于底盘框交并比阈值的车辆或车辆底盘框的中心点位于所述目标车道区域的车辆确定为所述当前视频帧对应的所述目标车辆所在车道的同车道车辆；确定所述当前视频帧的俯视图视角下所述目标车辆所在车道的目标车道区域中位于所述目标车辆后方的后方子区域；将车辆底盘框和所述后方子区域的底盘框交并比大于底盘框交并比阈值的车辆或车辆底盘框中心点位于所述后方子区域的车辆确定为所述当前视频帧对应的所述目标车辆所在车道的同车道后方车辆；和/或，确定所述当前视频帧的俯视图视角下所述目标车辆所在车道的同向车道的同向车道区域；将车辆底盘框和所述同向车道区域的底盘框交并比大于底盘框交并比阈值的车辆或车辆底盘框的中心点位于所述同向车道区域的车辆确定为所述当前视频帧对应的所述目标车辆所在车道的同向车道同向车辆。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述目标车辆的环境信息包括目标车辆所在车道的车道占有率、所述同向车道的车道占有率中至少一者；所述根据所述待检测视频帧序列确定目标车辆的环境信息的步骤，还包括以下至少一项：计算所述当前视频帧中所述同车道车辆的车辆底盘面积之和与所述目标车道区域的面积的第一比值，将所述第一比值确定为所述当前视频帧中所述目标车辆所在车道的车道占有率；计算所述当前视频帧中所述同向车辆的车辆底盘面积之和与所述同向车道区域的面积的第二比值，将所述第二比值确定为所述当前视频帧中所述同向车道的车道占有率。10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建华，王蓬，钱庆聚，龚承君，吕威，栗伟涛，冯洋，徐子尧，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：