一种道路阻碍事件的监控方法及终端技术

本发明专利技术提供一种道路阻碍事件的监控方法，包括步骤：获取监控画面，进行事件目标物检测并建立事件区域；利用图像算法对事件区域进行目标物提取并生成阻塞区域；将阻塞区域转换到世界坐标系；在世界坐标系中结合道路环境评估阻塞区域对道路交通影响程度；本发明专利技术兼容各类道路阻碍事件的目标检测和图像分割计算，避免进行摄像头参数设定等复杂操作，即可基于图像算法构建监控画面和真实世界平面的映射关系，实现阻碍事件对交通障碍影响的评估，提升本方法在应用中的覆盖面和实用性。法在应用中的覆盖面和实用性。法在应用中的覆盖面和实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种道路阻碍事件的监控方法及终端


[0001]本专利技术涉及智能交通
，特别涉及一种道路阻碍事件的监控方法及终端。

技术介绍

[0002]城市交通通畅程度主要受车流量、人流量和道路阻碍事件的影响，其中车流量和人流量有固定的变化规律，目前已有各种方法可以对人流和车辆的实时情况进行监控。针对道路阻碍事件的监测，例如杂物堆放、垃圾渣土堆放、路面积水、树木倒伏、摆摊、占道经营、施工路障，甚至是占道晒粮食等，最常见的方法是用事件目标物进行基于样本的神经网络模型训练，再对监控画面进行目标检测或图像分割，但这些方法的结果只能简单得到事件是否发生的判断结果，并不包含对道路阻塞严重程度、事件精确位置等信息。《CN115984772A》对道路积水事件进行进一步分析，利用摄像头内外参对画面进行反透视变换后进行面积估算，进而分析道路影响程度。这种方法依然需要对摄像头参数进行详细设置，且没有解决精确位置的定位问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种道路阻碍事件的监控方法及终端，实现阻碍事件对交通障碍影响的评估，同时避免进行摄像头参数设定等复杂操作，利用算法自动完成识别兼顾精准定位。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0005]一种道路阻碍事件的监控方法，包括步骤：
[0006]S1、获取监控画面，进行事件目标物检测并建立事件区域；
[0007]S2、利用图像算法对所述事件区域进行目标物提取并生成阻塞区域；
[0008]S3、将所述阻塞区域转换到世界坐标系；
[0009]S4、在世界坐标系中结合道路环境评估所述阻塞区域对道路交通影响程度。
[0010]一种道路阻碍事件的监控终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种道路阻碍事件的监控方法中的任一步骤。
[0011]本专利技术的有益效果在于：提供一种道路阻碍事件的监控方法及终端，兼容各类道路阻碍事件的目标检测和图像分割计算，避免进行摄像头参数设定等复杂操作，即可基于图像算法构建监控画面和真实世界平面的映射关系，实现阻碍事件对交通障碍影响的评估，提升本方法在应用中的覆盖面和实用性。
附图说明
[0012]图1为本专利技术某一实施例中的一种道路阻碍事件的监控方法的流程图；
[0013]图2为本专利技术某一实施例中的一种道路阻碍事件的监控方法的偏航角计算示意图；
[0014]图3为本专利技术某一实施例中的一种道路阻碍事件的监控方法的阻塞区域示意图；
[0015]图4为本专利技术某一实施例中的一种道路阻碍事件的监控方法的行人目标检测示意图；
[0016]图5为本专利技术某一实施例中的一种道路阻碍事件的监控方法的车辆目标检测示意图；
[0017]图6为本专利技术某一实施例中的一种道路阻碍事件的监控终端的示意图；
[0018]标号说明：
[0019]1、一种道路阻碍事件的监控终端；2、处理器；3、储存器。
具体实施方式
[0020]为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
[0021]请参照图1至图6，一种道路阻碍事件的监控方法，包括步骤：
[0022]S1、获取监控画面，进行事件目标物检测并建立事件区域；
[0023]S2、利用图像算法对所述事件区域进行目标物提取并生成阻塞区域；
[0024]S3、将所述阻塞区域转换到世界坐标系；
[0025]S4、在世界坐标系中结合道路环境评估所述阻塞区域对道路交通影响程度。
[0026]从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：兼容各类道路阻碍事件的目标检测和图像分割计算，避免进行摄像头参数设定等复杂操作，即可基于图像算法构建监控画面和真实世界平面的映射关系，实现阻碍事件对交通障碍影响的评估，提升本方法在应用中的覆盖面和实用性。
[0027]进一步地，所述步骤S2和步骤S3之间还包括步骤S30：
[0028]S301、采用神经网络，对视频流中的行人和车辆分别建立相应矩形框并获取关键点坐标；
[0029]S302、根据所述关键点坐标生成对应的柱状参照物；
[0030]S303、利用所述柱状参照物进行相机自标定计算；
[0031]S304、构建视频流到世界坐标系的逆透视变换关系矩阵；
[0032]S305、计算车辆偏航角，所述车辆偏航角为相机朝向与正北方向的夹角。
[0033]由上述描述可知，在此步骤中，对监控画面中的行人车辆进行目标检测，以人和车辆的典型高度来进行相机自标定，得到相机的内外参估计；然后由相机内外参来建立监控画面到世界坐标系的反透视变换平面；再通过已知的相机经纬度信息和路网信息，计算相机相对正北方向的偏航角，就可以建立起监控画面中路面平面的每一个像素和真实世界的坐标的变换关系。
[0034]进一步地，所述步骤S304具体为：
[0035]S3041、采用目标跟踪算法获取车辆轨迹点序列；
[0036]S3042、获取视频流中任一帧画面的摄像头数据建立逆透视变换关系矩阵，并获得所述逆透视变换关系矩阵中的一个像素代表的实际长度；
[0037]S3043、根据所述逆透视变换关系矩阵，计算获得：原画面中的中点在逆透视变换图像上的坐标p0'、原画面中的垂直消失点在逆透视变换图像上的坐标v0'以及车辆轨迹点
序列在逆透视变换图像上的坐标{(x
i
',y
i
')}。
[0038]由上述描述可知，通过对画面中的车辆进行跟踪，得到的车辆轨迹也映射到反透视变换平面，以此构建出带有车辆方向的车道信息。
[0039]进一步地，所述步骤S305具体为：
[0040]S3051、根据生成视频流的监控所在位置经纬度坐标和附近路网线信息建立计算模型，所述计算模型中监控所在位置为原点；
[0041]S3052、根据第一预设步长，对所述路网信息进行逆透视变换；
[0042]S3053、根据车辆轨迹点序列在逆透视变换图像上的坐标与逆透视变换的所述路网信息获取当前车辆行驶的车道方向；
[0043]S3054、统计所有车辆轨迹和对应所述车道方向的内积绝对值并进行对所述内积绝对值的最大值进行筛选，当出现多个所述内积最大值时，进行人工干预选出唯一所述最大值，进入下一步骤；否则，直接进入下一步骤；
[0044]S3055、根据所述内积绝对值的最大值计算出所述偏航角；
[0045]S3056、在所述偏航角的预设校准角度范围内，将第二预设步长视为第一预设步长，返回步骤S3052，直至所述偏航角满足预设精度。
[0046]由上述描述可知，仅从图像进行相机自标定是无法得到偏航角，所以利用算法来对偏航角进行计算，具体举例如下：
[0047]请参照图2，以三岔口道路为例，根据监控所在位置经本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路阻碍事件的监控方法，其特征在于：包括步骤：S1、获取监控画面，进行事件目标物检测并建立事件区域；S2、利用图像算法对所述事件区域进行目标物提取并生成阻塞区域；S3、将所述阻塞区域转换到世界坐标系；S4、在世界坐标系中结合道路环境评估所述阻塞区域对道路交通影响程度。2.根据权利要求1所述的一种道路阻碍事件的监控方法，其特征在于：所述步骤S2和步骤S3之间还包括步骤S30：S301、采用神经网络，对视频流中的行人和车辆分别建立相应矩形框并获取关键点坐标；S302、根据所述关键点坐标生成对应的柱状参照物；S303、利用所述柱状参照物进行相机自标定计算；S304、构建视频流到世界坐标系的逆透视变换关系矩阵；S305、计算车辆偏航角，所述车辆偏航角为相机朝向与正北方向的夹角。3.根据权利要求2所述的一种道路阻碍事件的监控方法，其特征在于：所述步骤S304具体为：S3041、采用目标跟踪算法获取车辆轨迹点序列；S3042、获取视频流中任一帧画面的摄像头数据建立逆透视变换关系矩阵，并获得所述逆透视变换关系矩阵中的一个像素代表的实际长度；S3043、根据所述逆透视变换关系矩阵，计算获得：原画面中的中点在逆透视变换图像上的坐标p0'、原画面中的垂直消失点在逆透视变换图像上的坐标v0'以及车辆轨迹点序列在逆透视变换图像上的坐标集{(x
i
',y
i
')}。4.根据权利要求3所述的一种道路阻碍事件的监控方法，其特征在于：所述步骤S305具体为：S3051、根据生成视频流的监控所在位置经纬度坐标和附近路网线信息建立计算模型，所述计算模型中监控所在位置为原点；S3052、根据第一预设步长，对所述路网信息进行逆透视变换；S3053、根据车辆轨迹点序列在逆透视变换图像上的坐标与逆透视变换的所述路网信息获取当前车辆行驶的车道方向；S3054、统计所有车辆轨迹和对应所述车道方向的内积绝对值并进行对所述内积绝对值的最大值进行筛选，当出现多个所述内积最大值时，进行人工干预选出唯一所述最大值，进入下一步骤；否则，直接进入下一步骤；S3055、根据所述内积绝对值的最大值计算出所述偏航角；S3056、在所述偏航角的预设校准角度范围内，将第二预设步长视为第一预设步长，返回步骤S3052，直至所述偏航角满足预设精度。5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴闽帆，戴诗琪，吴弘毅，刘添强，林永清，
申请(专利权)人：四创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：