隧道拥堵检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种隧道拥堵检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取多个训练样本，每个训练样本包括车辆视觉特征信息，以及车辆视觉特征信息对应的拥堵类型标签、以及车灯数量标签；将车辆属性信息输入预设分类模型进行拥堵类型判定，输出拥堵类型判定结果；以及，将车灯打光效果信息输入预设识别模型进行车灯数量判定，输出车灯数量判定结果；统计拥堵类型判定结果与拥堵类型标签一致、且车灯数量判定结果与车灯数量标签一致的命中率；当命中率满足预设阈值时，将预设分类模型确定为隧道拥堵检测模型；本申请实施例解决了能够解决现有的借助计算机视觉技术检测隧道拥堵的检测结果准确性较差的问题。术检测隧道拥堵的检测结果准确性较差的问题。术检测隧道拥堵的检测结果准确性较差的问题。

【技术实现步骤摘要】
隧道拥堵检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请属于交通数据分析及处理领域，尤其涉及一种隧道拥堵检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前高速公路管理中，隧道的安全管控是重难点问题。在一个相对密封的环境中，隧道是高速公路的"咽喉"地段。管理和运营好这些"咽喉"至关重要，它能保障高速公路的安全畅通。交警部门通常利用智能管控平台，提高高速公路管理系统交互能力，深化隧道综合联动管控水平，而其中隧道拥堵检测就是智能管控的一个重要判断依据。依据检测结果，交警部门合理调配隧道交通，保障了驾乘人员更为安全、舒适的出行。
[0003]为了解决拥堵检测问题，以往都是通过人工排查的方式去检测大批量的隧道视频，这样的方法不仅低效，而且人工筛查容易出现纰漏。现已有借助计算机视觉技术，通过隧道道路上方的摄像头将道路信息传给计算机分析，进而确定隧道拥堵情况的方法。但是，该主要是检测隧道内车辆数量，来判定是否拥堵问题，由于车辆检测等图像处理方法会因为光照、大车遮挡等因素导致不能很好地检测到车辆，导致隧道拥堵检测结果准确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种隧道拥堵检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取多个训练样本，每个所述训练样本包括隧道中的车辆视觉特征信息，以及所述车辆视觉特征信息对应的拥堵类型标签、以及车灯数量标签；所述车辆视觉特征信息包括：车辆属性信息，以及车灯打光效果信息；将所述车辆属性信息输入预设分类模型进行拥堵类型判定，输出拥堵类型判定结果；以及，将所述车灯打光效果信息输入预设识别模型进行车灯数量判定，输出车灯数量判定结果；统计所述拥堵类型判定结果与所述拥堵类型标签一致、且所述车灯数量判定结果与车灯数量标签一致的命中率；当所述命中率满足预设阈值时，将所述预设分类模型确定为所述隧道拥堵检测模型。2.如权利要求1所述的隧道拥堵检测模型的训练方法，其特征在于，所述获取多个训练样本，包括：获取隧道图像；对所述隧道图像进行图像增强处理、归一化处理，得到所述多个训练样本。3.一种应用隧道拥堵检测模型检测隧道拥堵的方法，所述隧道拥堵检测模型通过权利要求1所述的方法而训练，所述方法包括：获取目标隧道图像；将所述目标隧道图像输入所述隧道拥堵检测模型，输出隧道拥堵检测结果。4.如权利要求3所述的应用隧道拥堵检测模型检测隧道拥堵的方法，其特征在于，在将所述目标隧道图像输入所述隧道拥堵检测模型之前，所述方法还包括：对所述目标隧道图像进行图像增强处理、归一化处理。5.一种隧道拥堵检测模型的训练装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取多个训练样本，每个所述训练样本包括隧道中的车辆视觉特征信息，以及所述车辆视觉特征信息对应的拥堵类型标签、以及车灯数量标签；所述车辆视觉特征信息包括：车辆属性信息，以及车灯打光效果信息；输出模块，用于将所述车辆属性信息输入预设分类模型进行拥堵类型判定，输出拥堵类型判定结果；以及，将所述车灯打光效果信息输入预设识别模型进行车灯数量判定，输出车灯数量判定结果；统计模块，用于统计所述拥堵类型判定结果与所述拥堵类型标签一致、且所述车灯数量判定结果与车灯数量标签一致的命中率；确定模块，用于当所述命中率不小于所述预设阈值时，将所述预设分类模型确定为所述隧道拥堵检测模型。6.如权利要求1所述的隧道...

【专利技术属性】
技术研发人员：高东生，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：