【技术实现步骤摘要】
一种交通拥堵状况检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及公共交通信息处理
，具体而言，涉及一种交通拥堵状况检测方法和装置。
技术介绍
[0002]随着社会经济和科技的快速发展，城市化水平越来越高，机动车保有量迅速增加。交通拥挤、交通事故救援、交通管理、环境污染、能源短缺等问题已经成为世界各国面临的共同难题。交通拥堵的检测在交通服务管理、异常事件响应、提高交通运输效率、保障交通安全、为公众提供更加敏捷、高效、绿色、安全的出行环境等方面处于龙头环节，有十分重要的作用。
[0003]目前，交通拥堵的检测方式主要是通过交警或者交通监视器监查人员人工判断交通现场是否发生拥堵，需要大量人力，效率较低。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种交通拥堵状况检测方法和装置，用以自动检测交通拥堵状况，提高交通拥堵状况的检测效率。
[0005]根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种交通拥堵状况检测方法，该方法包括：按照预设时间间隔采集包含交通现场的图像；根据采集到的每张图像的像素信息从所述图像中确定...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种交通拥堵状况检测方法，其特征在于，包括：按照预设时间间隔采集包含交通现场的图像；根据采集到的每张图像的像素信息从所述图像中确定一张或多张关键帧图像；其中，所述关键帧图像包括首张关键帧图像和/或一般关键帧图像，所述一般关键帧图像是根据已确定出的关键帧图像与新采集到的图像的像素信息确定的；将确定出的所述一张或多张关键帧图像输入至预先训练得到的拥堵状况判别模型，得到每张关键帧图像对应的拥堵判别值；其中，所述拥堵状况判别模型根据输入关键帧图像的像素值确定每张关键帧图像对应的拥堵判别值；若关键帧图像的拥堵判别值大于预设拥堵判别参数，则确定所述关键帧图像对应的交通现场拥堵；若关键帧图像的拥堵判别值不大于所述预设拥堵判别参数，则确定所述关键帧图像对应的交通现场不拥堵。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集到的每张图像的像素信息从所述图像中确定一张或多张关键帧图像，包括：根据如下方式确定首张关键帧图像：确定已采集到的每张图像的归一化像素值的平均值；根据所述已采集到的每张图像的归一化像素值的平均值确定已采集到的图像对应的方差，将所述方差作为所述已采集到的图像的下一张图像的关键参数；若所述下一张图像的关键参数小于第一预设关键参数，则确定所述下一张图像为首张关键帧图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据采集到的每张图像的像素信息从所述图像中确定一张或多张关键帧图像，包括：根据如下方式确定一般关键帧：确定所述新采集到的图像的归一化像素值；按照预设大小窗口逐像素对比所述新采集到的图像与最近一张关键帧图像的差值，将预设大小窗口内的最大差值作为差图的像素值，确定所述新采集到的图像与所述最近一张关键帧图像的差图；若所述差图的像素值的平均值大于第二预设关键参数，则确定所述新采集到的图像为一般关键帧图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若最新采集到的图像与上一张确定的关键帧图像之间的帧数大于预设帧数，则确定最新采集到的图像为一般关键帧图像。5.根据权利要求1
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4任一项所述的方法，其特征在于，采用以下方式训练所述拥堵状况判别模型：获取多张正负样本关键帧图像、表示采集正样本关键帧图像对应的交通现场拥堵的正标签值、以及表示采集负样本关键帧图像对应的交通现场不拥堵的负标签值；将所述正负样本关键帧图像、正标签值以及负标签值输入所述拥堵状况判别模型，得到所述拥堵状况判别模型输出的每张样本关键帧图像对应的预测拥堵判别值；其中所述拥堵状况判别模型根据输入样本关键帧图像的像素值确定每张样本关键帧图像对应的预测拥堵判别值；根据每张样本关键帧图像对应的正负标签值以及预测拥堵判别值之间的损失值，对所述拥堵状况判别模的参数进行调整，当所述损失值小于预设阈值时，确定所述拥堵状况判别模型训练完成。
6.一种交...
【专利技术属性】
技术研发人员：庄泽帆，罗斯维，贺亮，姚贵强，李圆圆，
申请(专利权)人：广东致盛技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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