一种高速公路车辆异常停驶检测方法技术

本申请提供了一种高速公路车辆异常停驶检测方法，检测步骤如下：步骤一、从高速公路摄像机获取图片帧；步骤二、构建事先训练好的车辆检测模型；步骤三、车辆检测：将摄像头的视频帧图像放缩到指定大小，然后输入模型检测出车辆位置；步骤四、车辆异常停驶判断步骤如下：获取车辆状态，判断车辆异常停驶，判断车辆停驶的次数是否达到设定的阈值，若达到设定的阈值则判断出车辆发生了异常停驶的行为。本发明专利技术实现全量智能检测视频监控范围，无需人工干预，不固定检测范围，不受球机转动影响检测结果，创新点是不固定检测区域、不需要人工干预标定、相机转动不影响检测，通用性更强。通用性更强。通用性更强。

【技术实现步骤摘要】
一种高速公路车辆异常停驶检测方法


[0001]本专利技术涉及高速车辆领域，特别涉及一种高速公路车辆异常停驶检测方法。

技术介绍

[0002]目前高速公路基于视频的车辆异常停驶检测方法，通常采用对边端监控相机人工设定检测区域的方式进行监测车辆异常停驶行为，由于球机自带转动效果，在发生转动后，监控场景变化，已人工干预设定的区域与新场景不匹配，易导致检测误报，同时人工干预维护工作量大，球机转动视野变化，则需要人工重新设定监控区域。
[0003]本申请专利技术人在对高速公路车辆是否异常停驶监测的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
[0004]目前高速公路车辆异常停驶检测，靠人工事先标定检测区域的方式进行，球机转动，则标定区域不适用新场景，易误检，维护成本高，操作不便捷，为此，我们提出一种高速公路车辆异常停驶检测方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种高速公路车辆异常停驶检测方法，本专利技术无需人工干预，不固定检测范围，全量智能检测视频监控范围。首先利用目标检测算法检测出车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路车辆异常停驶检测方法，其特征在于，检测步骤如下：步骤一、从高速公路摄像机获取图片帧；步骤二、构建事先训练好的车辆检测模型；步骤三、车辆检测：将摄像头的视频帧图像放缩到指定大小，然后输入模型检测出车辆位置；步骤四、车辆异常停驶判断步骤如下：第一步，获取车辆状态；第二步，判断车辆异常停驶，判断车辆停驶的次数是否达到设定的阈值，若达到设定的阈值则判断出车辆发生了异常停驶的行为。2.根据权利要求1所述的一种高速公路车辆异常停驶检测方法，其特征在于：所述步骤一中把图片输入事先训练好的车辆目标检测模型，以对获取的图片检查出车辆目标，获取车辆目标的位置信息，以此作为判断基点，连续循环抽取图片帧，检测车辆目标的位置信息，对比位置信息在一定的时间内是否发生位置偏移，若在一定的时间内，位置信息未发生偏移的次数达到设定的阈值，则判断车辆出现异常停驶的行为。3.根据权利要求1所述的一种高速公路车辆异常停驶检测方法，其特征在于：所述步骤二中车辆建模：包括模型修改和模型训练，模型修改：本专利模型是在YOLOv5基础上进行修改，针对本专利的使用场景，减少特征提取单元的数目，简化模型，使得模型处理单帧图像的时间降低；模型训练：需要用大量的包含车辆高速公路图像，标注得到训练标签，标签转换，利用标注好的label和原图，经过训练，得到一个车辆检测模型。4.根据权利要求3所述的一种高速公路车辆异常停...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱文佳，朱地博，张宏燕，
申请(专利权)人：安徽百诚慧通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：