【技术实现步骤摘要】
一种用于在道路监控视频中检测车辆异常行为的方法
[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，具体而言，尤其涉及一种用于在道路监控视频中检测车辆异常行为的方法。
技术介绍
[0002]近年来随着红外、雷达等传感器设备小型化以及计算机视觉技术快速发展，对于车辆异常行为检测已经取得许多进展，常用的检测方法包括：
[0003]1.通过对车辆位置点采样、聚类等方法处理车辆轨迹并对当前车辆的行为模式进行识别。对于使用聚类等方法进行车辆行为模式识别的技术，其可靠性依赖于车辆位置点采样环节的精度，而且对于密集场景中的车辆轨迹分析容易出现误判，对于违章压线等具体行为难以识别，因此该方法的鲁棒性欠佳。
[0004]2、对目标进行2D检测跟踪，取检测框几何中点或底边中点作为车辆位置等效点，通过将车辆轨迹分解成几项基本行为然后对车辆行为进行建模检测。此类方法会因为车辆行驶方向偏离摄像机的主轴，导致以2D检测框几何中点或底边中点所表示的车辆轨迹点偏离所在车道。
[0005]3、结合卫星定位和激光测速等传感器设备，对车辆异常行...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于在道路监控视频中检测车辆异常行为的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取道路监控视频，将道路监控视频处理为道路监控帧序列；搭建道路环境模型，对道路监控帧序列中的视频帧进行车辆轮廓以及2D检测，基于得到的车辆轮廓生成车辆3D检测框；基于各道路监控帧序列中的视频帧中的车辆2D检测框进行车辆跟踪，从而获得车辆行进轨迹；基于预设的判断逻辑对所述车辆行进轨迹进行异常行为识别，获取识别结果。2.根据权利要求1所述的一种用于在道路监控视频中检测车辆异常行为的方法，其特征在于，所述道路环境模型的搭建，包括以下步骤：对道路监控帧序列中的视频帧进行线方程提取，所述线方程包括沿道路延伸的第一线方程和沿水平方向延伸的第二线方程；对所述第一线方程和第二线方程进行动态地累加投票，获取累计值最大的点作为对应方向的消失点；根据消失点坐标和视频帧主点坐标计算相机的内参和外参，从而完成相机自标定；基于消失点坐标做车道场景切割，结合相机内参和外参形成车道的俯视视角图像，利用segformer网络对车道线以及车道区域进行语义分割，得到车道线分割结果。3.根据权利要求2所述的一种用于在道路监控视频中检测车辆异常行为的方法，其特征在于，对道路监控帧序列中的视频帧进行车辆轮廓检测，基于得到的车辆轮廓生成车辆3D检测框，包括以下步骤：对道路监控帧序列中的视频帧采用Mask R
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CNN图像分割网络对目标车辆进行轮廓检测，所述Mask R
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