车辆违法行为的确定方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种车辆违法行为的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取当前道路的多个目标监控图像，每个所述目标监控图像中包括目标车辆，所述多个目标监控图像之间的拍摄间隔小于第一预设时长；根据各所述目标监控图像中所述目标车辆的姿态，确定所述目标车辆的行车状态；根据所述当前道路对应的行车交通规则和所述行车状态，确定所述目标车辆是否存在违法行为。采用本方法能够节省人力时间，提高复核效率。

Determination method, device, computer equipment and storage medium of vehicle illegal act

【技术实现步骤摘要】
车辆违法行为的确定方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及图像识别
，特别是涉及一种车辆违法行为的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着社会的发展，机动车辆越来越多。为了规范机动车辆的行车，通常会在道路中设置摄像头，由摄像头监控机动车辆的行车过程，进而根据监控图像来判断机动车辆是否存在违法行为。目前，对于存在违法嫌疑的目标车辆，采用人工复核的方式来确定监控图像中的目标车辆是否真正违法。例如，由执法人员根据监控图像确定目标车辆是否真正在禁止掉头的路口掉头。但是，人工复核比较耗费人力，并且需要复核的数据量较大，也影响复核效率。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在复核过程中节省人力时间，提高复核效率的车辆违法行为的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。一种车辆违法行为的确定方法，该方法包括：获取当前道路的多个目标监控图像，每个目标监控图像中包括目标车辆，多个目标监控图像之间的拍摄间隔小于第一预设时长；根据各目标监控图像中目标车辆的姿态，确定目标车辆的行车状态；根据当前道路对应的行车交通规则和行车状态，确定目标车辆是否存在违法行为。在其中一个实施例中，在上述根据各目标监控图像中目标车辆的姿态，确定目标车辆的行车状态之前，该方法还包括：将各目标监控图像中目标车辆的图像输入到预先训练的分类模型中，得到各目标监控图像中目标车辆的姿态；目标车辆的姿态包括车头朝向路口和车尾朝向路口中的一种。在其中一个实施例中，上述根据各目标监控图像中目标车辆的姿态，确定目标车辆的行车状态，包括：若多个目标监控图像中同时存在车头朝向路口和车尾朝向路口两种姿态，则确定行车状态为掉头；若多个目标监控图像中单独存在车头朝向路口的姿态或者单独存在车尾朝向路口的姿态，则确定行车状态为未掉头。在其中一个实施例中，上述根据当前道路对应的行车交通规则和行车状态，确定目标车辆是否存在违法行为，包括：从目标监控图像中识别出当前道路的交通标志；若交通标志为禁止掉头标志，且行车状态为掉头，则确定目标车辆存在违法行为。在其中一个实施例中，该方法还包括：若交通标志不为禁止掉头标志，或行车状态为未掉头，则确定目标车辆未违法。在其中一个实施例中，上述获取当前道路的多个目标监控图像，包括：获取当前道路的多个监控图像，多个监控图像之间的拍摄间隔小于第二预设时长；对每个监控图像进行车辆识别处理，得到每个监控图像的车辆图像；根据车辆图像，将多个监控图像中包括目标车辆的监控图像作为目标监控图像。在其中一个实施例中，上述根据车辆图像，将多个监控图像中包括目标车辆的监控图像作为目标监控图像，包括：对车辆图像进行检测，得到车辆图像中的车牌图像；对各车牌图像进行识别，得到各车牌图像对应的候选车牌号码；分别将各候选车牌号码与预设车牌号码进行比对，若候选车牌号码与预设车牌号码匹配，则将候选车牌号码对应的监控图像确定为目标监控图像。在其中一个实施例中，该方法还包括：若监控图像中的候选车牌号码均与预设车牌号码不匹配，则将监控图像中的各车辆图像与目标车辆的图像进行比较；若存在与目标车辆的图像匹配的车辆图像，则将监控图像确定为目标监控图像。一种车辆违法行为的确定装置，所述装置包括：目标监控图像获取模块，用于获取当前道路的多个目标监控图像，每个目标监控图像中包括目标车辆，多个目标监控图像之间的拍摄间隔小于第一预设时长；行车状态确定模块，用于根据各目标监控图像中目标车辆的姿态，确定目标车辆的行车状态；第一违法行为确定模块，用于根据当前道路对应的行车交通规则和行车状态，确定目标车辆是否存在违法行为。在其中一个实施例中，该装置还包括：车辆姿态获得模块，用于将各目标监控图像中目标车辆的图像输入到预先训练的分类模型中，得到各目标监控图像中目标车辆的姿态；目标车辆的姿态包括车头朝向路口和车尾朝向路口中的一种。在其中一个实施例中，上述行车状态确定模块，具体用于若多个目标监控图像中同时存在车头朝向路口和车尾朝向路口两种姿态，则确定行车状态为掉头；若多个目标监控图像中单独存在车头朝向路口的姿态或者单独存在车尾朝向路口的姿态，则确定行车状态为未掉头。在其中一个实施例中，上述第一违法行为确定模块，具体用于从目标监控图像中识别出当前道路的交通标志；若交通标志为禁止掉头标志，且行车状态为掉头，则确定目标车辆存在违法行为。在其中一个实施例中，该装置还包括：第二违法行为确定模块，用于若交通标志不为禁止掉头标志，或行车状态为未掉头，则确定目标车辆未违法。在其中一个实施例中，上述目标监控图像获取模块，具体用于获取当前道路的多个监控图像，多个监控图像之间的拍摄间隔小于第二预设时长；对每个监控图像进行车辆识别处理，得到每个监控图像的车辆图像；根据车辆图像，将多个监控图像中包括目标车辆的监控图像作为目标监控图像。在其中一个实施例中，上述目标监控图像获取模块，具体用于对车辆图像进行检测，得到车辆图像中的车牌图像；对各车牌图像进行识别，得到各车牌图像对应的候选车牌号码；分别将各候选车牌号码与预设车牌号码进行比对，若候选车牌号码与预设车牌号码匹配，则将候选车牌号码对应的监控图像确定为目标监控图像。在其中一个实施例中，上述目标监控图像获取模块，还用于若监控图像中的候选车牌号码均与预设车牌号码不匹配，则将监控图像中的各车辆图像与目标车辆的图像进行比较；若存在与目标车辆的图像匹配的车辆图像，则将监控图像确定为目标监控图像。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取当前道路的多个目标监控图像，每个目标监控图像中包括目标车辆，多个目标监控图像之间的拍摄间隔小于第一预设时长；根据各目标监控图像中目标车辆的姿态，确定目标车辆的行车状态；根据当前道路对应的行车交通规则和行车状态，确定目标车辆是否存在违法行为。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取当前道路的多个目标监控图像，每个目标监控图像中包括目标车辆，多个目标监控图像之间的拍摄间隔小于第一预设时长；根据各目标监控图像中目标车辆的姿态，确定目标车辆的行车状态；根据当前道路对应的行车交通规则和行车状态，确定目标车辆是否存在违法行为。上述车辆违法行为的确定方法、装置、计算机设备和存储介质，获取当前道路的多个目标监控图像，根据各目标监控图像中目标车辆的姿态，确定目标车辆的行车状态；根据当前道路对应的行车交通规则和行车状态，确定目标车辆是否存在违法行为。通过本申请实施例，可以在目标车辆存在违法嫌疑时实现自动复核，因此可以节省复核的人力和时间，并且提高复核效率。附图说明...

【技术保护点】
1.一种车辆违法行为的确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取当前道路的多个目标监控图像，每个所述目标监控图像中包括目标车辆，所述多个目标监控图像之间的拍摄间隔小于第一预设时长；/n根据各所述目标监控图像中所述目标车辆的姿态，确定所述目标车辆的行车状态；/n根据所述当前道路对应的行车交通规则和所述行车状态，确定所述目标车辆是否存在违法行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆违法行为的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前道路的多个目标监控图像，每个所述目标监控图像中包括目标车辆，所述多个目标监控图像之间的拍摄间隔小于第一预设时长；
根据各所述目标监控图像中所述目标车辆的姿态，确定所述目标车辆的行车状态；
根据所述当前道路对应的行车交通规则和所述行车状态，确定所述目标车辆是否存在违法行为。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据各所述目标监控图像中所述目标车辆的姿态，确定所述目标车辆的行车状态之前，所述方法还包括：
将各所述目标监控图像中所述目标车辆的图像输入到预先训练的分类模型中，得到各所述目标监控图像中所述目标车辆的姿态；所述目标车辆的姿态包括车头朝向路口和车尾朝向路口中的一种。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述目标监控图像中所述目标车辆的姿态，确定所述目标车辆的行车状态，包括：
若多个所述目标监控图像中同时存在所述车头朝向路口和所述车尾朝向路口两种姿态，则确定所述行车状态为掉头；
若多个所述目标监控图像中单独存在所述车头朝向路口的姿态或者单独存在所述车尾朝向路口的姿态，则确定所述行车状态为未掉头。


4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前道路对应的行车交通规则和所述行车状态，确定所述目标车辆是否存在违法行为，包括：
从所述目标监控图像中识别出所述当前道路的交通标志；
若所述交通标志为禁止掉头标志，且所述行车状态为掉头，则确定所述目标车辆存在违法行为。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述交通标志不为禁止掉头标志，或所述行车状态为未掉头，则确定所述目标车辆未违法。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前道路的多个目标监控图像，包括：
获取当前道路的多个监控图像，所述多个监控图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：周康明，王赛，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31