人车违规交通行为检测方法、电子设备、可读存储介质技术

本发明专利技术提供一种人车违规交通行为检测方法，包括：确定出视频流中的检测目标；分配跟踪器跟踪所述检测目标，并确定出所述检测目标的运动状态；其中，所述跟踪器采用卡尔曼滤波器；根据所述运动状态确定所述检测目标是否存在违规交通行为。本申请的上述方案中，采用卡尔曼滤波器跟踪检测目标，可即时地确定出检测目标的运动状态，提高违规交通行为检测的实时性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
人车违规交通行为检测方法、电子设备、可读存储介质


[0001]本专利技术属于计算机
，具体地说，涉及一种人车违规交通行为检测方法、电子设备、可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，如何解决智慧社区、智慧城市等场景下，对行人或机动车、非机动车等目标的逆行和违规停留行为的监测问题，是研究的重点。
[0003]现有技术或对行人和车辆这两种不同的对象进行分析，或对逆行和违停这两种行为进行分析，提出了一系列车辆逆行或违停检测方法，以及行人逆行的检测方法。
[0004]例如：对于车辆违停，现有的大多技术，通常是在检测到车辆后，将这些车辆入库，并开始计时，在达到违停时间后再采集一张图片，将当前图片中的车辆与之前入库的车辆进行匹配，匹配方式或基于图像特征，或基于车牌信息，若匹配上了，且目标的位置不变，则判断该车辆出现了违停。
[0005]然而，车辆违停的检测场景通常是复杂多变的，在道路上，过往的行人、车辆会带来较多的遮挡和干扰，如果图片采集的频率太小，受到图像中光照变化、遮挡等的影响，车辆的匹配、车牌的识别率会受到很大的影响，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人车违规交通行为检测方法，其特征在于，包括：确定出视频流中的检测目标；分配跟踪器跟踪所述检测目标，并确定出所述检测目标的运动状态；其中，所述跟踪器采用卡尔曼滤波器；根据所述运动状态确定所述检测目标是否存在违规交通行为。2.根据权利要求1所述的人车违规交通行为检测方法，其特征在于，确定出视频流中的检测目标包括：获取所述视频流中的帧图像；将所述帧图像输入训练好的目标检测网络以确定所述帧图像中是否存在检测目标；响应于所述帧图像中存在所述检测目标，确定出所述检测目标。3.根据权利要求1所述的人车违规交通行为检测方法，其特征在于，分配跟踪器跟踪所述检测目标，并确定出所述检测目标的运动状态包括：将所述视频流中包括所述检测目标的帧图像按照预设宽高处理后输入训练好的特征提取网络以获取所述检测目标的特征值；为所述检测目标分配跟踪器，使所述跟踪器基于所述特征值在所述视频流中跟踪所述检测目标；响应于所述跟踪器在所述视频流中跟踪到所述检测目标后，基于当前跟踪到所述检测目标的帧图像确定所述检测目标的运动状态。4.根据权利要求3所述的人车违规交通行为检测方法，其特征在于，所述特征提取网络的训练方法包括：构建重识别数据集，所述重识别数据集包括多张图像，所述图像中包括行人和/或车辆；在所述多张图像中采用标注框标注出行人和/或车辆，并将所述标注框标注的部分从原图像中裁剪下来；将裁剪后的图像压缩至所述预设宽高；在卷积神经网络中基于行人和车辆构建分类任务，并基于所述裁剪后的图像训练用于同时提取行人和车辆的特征值的特征提取网络。5.根据权利要求4所述的人车违规交通行为检测方法，其特征在于，将所述标注框...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈斌，詹慧媚，刘继超，金岩，邱敏，
申请(专利权)人：青岛海纳云智能系统有限公司青岛海纳云数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：