【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通管理，特别涉及基于量子优化算法的监控视频车辆识别方法及系统。
技术介绍
0、技术背景
1、视频监控作为一种成熟的技术方法，已广泛应用于交通管理的各种场景之中。基于监控视频，对车辆进行识别、分析，实现了对社会车辆的行为进行违规违法行为的检测，往往需要对监控视频进行数据提取以减少数据量，便于进行车辆的识别与检测。现有的监控视频车辆识别方法中，存在识别参数设定不合理，识别效率低、鲁棒性差的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供基于量子优化算法的监控视频车辆识别方法及系统。用以解决现有技术中识别参数设定不合理，识别效率低、鲁棒性差的技术问题。
2、鉴于以上技术问题，本申请提供了基于量子优化算法的监控视频车辆识别方法及系统。
3、第一方面，本申请提供了基于量子优化算法的监控视频车辆识别方法，其中，所述方法包括：
4、在目标道路布设监控摄像头，获取目标道路的监控视频数据；设定抽帧控制指标，其中，所述抽帧控制指标包括抽帧时间窗口大小、抽帧间隔；获取目标道路的历史监控记录，提取目标车道的车速特征，基于所述车速特征对所述抽帧控制指标进行量子优化，获得优化抽帧控制参数；采用所述优化抽帧控制参数执行所述监控视频数据的抽帧处理，获取道路图像序列；对所述道路图像序列进行光流分析，获取车辆运动速度集合，根据目标道路的限速标准对所述车辆运动速度集合进行筛选，标记超速车辆；基于所述道路图像序列进行违规变道分析，标记违规变道车辆；对所述超
5、第二方面，本申请还提供了基于量子优化算法的监控视频车辆识别系统，其中，所述系统包括：
6、监控设备布设模块，所述监控设备布设模块用于在目标道路布设监控摄像头，获取目标道路的监控视频数据；指标初始化模块，所述指标初始化模块用于设定抽帧控制指标，其中，所述抽帧控制指标包括抽帧时间窗口大小、抽帧间隔；控制参数优化模块，所述控制参数优化模块用于获取目标道路的历史监控记录，提取目标车道的车速特征，基于所述车速特征对所述抽帧控制指标进行量子优化，获得优化抽帧控制参数；抽帧处理模块，所述抽帧处理模块用于采用所述优化抽帧控制参数执行所述监控视频数据的抽帧处理，获取道路图像序列；超速管理模块，所述超速管理模块用于对所述道路图像序列进行光流分析，获取车辆运动速度集合，根据目标道路的限速标准对所述车辆运动速度集合进行筛选，标记超速车辆；违规变道管理模块，所述违规变道管理模块用于基于所述道路图像序列进行违规变道分析，标记违规变道车辆；车牌获取模块，所述车牌获取模块用于对所述超速车辆和所述违规变道车辆进行车牌识别。
7、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
8、通过在目标道路布设监控摄像头，获取目标道路的监控视频数据；设定抽帧控制指标，其中，抽帧控制指标包括抽帧时间窗口大小、抽帧间隔；获取目标道路的历史监控记录，提取目标车道的车速特征，基于车速特征对抽帧控制指标进行量子优化，获得优化抽帧控制参数；采用优化抽帧控制参数执行监控视频数据的抽帧处理，获取道路图像序列；对道路图像序列进行光流分析，获取车辆运动速度集合，根据目标道路的限速标准对车辆运动速度集合进行筛选，标记超速车辆；基于道路图像序列进行违规变道分析，标记违规变道车辆；对超速车辆和违规变道车辆进行车牌识别。进而达成最优化识别参数，提高识别效率、提升鲁棒性的技术效果。
9、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚阐明本申请的技术手段，进而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述及其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.基于量子优化算法的监控视频车辆识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述车速特征对所述抽帧控制指标进行量子优化，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，使用量子近似优化算法搜索所述可行阈，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，生成抽帧质量评估结果，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述道路图像序列进行违规变道分析，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
7.基于量子优化算法的监控视频车辆识别系统，其特征在于，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.基于量子优化算法的监控视频车辆识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述车速特征对所述抽帧控制指标进行量子优化，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，使用量子近似优化算法搜索所述可行阈，包括：
4.如权利要求2...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，冯澍，王伟，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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