一种交通事件智慧检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种交通事件智慧检测系统。本发明专利技术中，交通事件智慧检测技术主要原理是：基础算法和事件逻辑判断，基本算法是对车辆、行人以及其他物体的准确检测，知道每个车辆、行人的位置和轮廓信息，然后在这个基础上，根据每种交通事件的特点，来综合判断是否报警；交通事件智慧检测技术是通过传感器、传输通信、计算机及软件等做到人力无法实现的工作方式，克服各种偶然因数等等；甚至可以对路面很多人眼无法识别的画面进行侦测；交通事件智慧检测技术已成功在广东省广珠西线、博深高速、东御高速、广清高速及二广高速等成功应用，必将有力推动我国道路交通安全状况改善和我国道路交通管理水平的提升。

【技术实现步骤摘要】
一种交通事件智慧检测系统
本专利技术属于智能检测系统领域，具体为一种交通事件智慧检测系统。
技术介绍
交通事件智慧检测系统是针对我国各类道路中普遍存在的各种危害社会安全的交通事故、异常停车、异物抛撒、车辆拥堵、车辆逆行、非法变道、道路塌陷等问题所设计。系统结合最前沿的智能视觉分析技术与模式识别技术，能够通过纯视频的方式对路面上发生的各类异常事件进行检测，不仅可对各类异常事件及时检测与报警，将异常事件的检测与发现由“事后”转为“实时”，并可对通行车辆进行自动记录、提取基本的车流量、车辆速度、密度、车道占有率等信息。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供一种交通事件智慧检测系统。本专利技术采用的技术方案如下：一种交通事件智慧检测系统，所述交通事件智慧检测系统包括以下几个阶段：S1:先进行背景学习，此时采用独具特色的背景自动学习、补偿的算法，能对夜间光线不足、路面积水反光、车辆阴影、摄像机抖动等干扰因素有效的过滤；S2:自学习一些基本特征，但是只能固定学习一种特征，比如检测车辆，那就只能学习车辆一种，不能与行人一起进行特征学习，属于单一的神经网络学习阶段，不能多个属性学习，而且学习的特征数量有限；S3:采用独特的前景、背景、阴影分类算法，能够有效的区分建筑物、车辆的阴影，并随阴影倾斜角度、长短，光线亮度的变化动态调整滤除参数；S4:进行深度学习：随着硬件算力性能的不断提高，此时可采用多隐层神经网络算法对视频图像进行计算，通过对车辆、行人、其他物体等的自学习特征提取，然后比较，对天气、拥堵等各种条件下的车辆、行人检测都有比较高的适应性；S5:利用视频基本算法的检测结果，按照每种事件发生的特点，通过融合多种逻辑判断，来决定是否对事件进行报警输出，以尽量减少虚报和漏报；系统可对等常见交通事件进行自动检测、实时报警、过程记录在一优选的实施方式中，所述步骤S5中的交通事件包括行人事件指行人进入机动车道或其它禁止进入的区域，且行走时间或行走距离不小于某一设定值的交通事件。在一优选的实施方式中，所述步骤S5中的交通事件包括违法停车事件，指车辆在道路上由行驶改变为静止状态，且静止时间不小于某一设定值的交通事件。在一优选的实施方式中，所述步骤S5中的交通事件包括逆行事件，指车辆在道路上行驶方向与规定方向相反，且行驶距离不小于某一设定值的交通事件；交通事件主要是指道路交通运行过程中的异常交通事件，包括道路拥堵、车辆逆行、非法停车、交通事故、能见度距离、行人上路、非机动车上路、路面抛洒物及火灾事件等等。交通事件逻辑判断根据车辆、行人和非机动车的基础信息，以及交通流信息，再加上事件发生时的车道其他车辆特征，进一步提取出上述各种交通行为，进行自动检测、自动报警、实时记录和统计报表。通过对交通事件实时报警赢得快速处理时间，使损失最小化；同时可以预防、减少和杜绝事故发生。在一优选的实施方式中，所述步骤S5中的交通事件包括非机动车闯禁，指非机动车进入机动车道或其它禁止进入的区域，且行走时间或行走距离不小于某一设定值的交通事件。在一优选的实施方式中，所述步骤S5中的交通事件包括交通事故，指机动车追尾、机动车与非机动车相撞等交通事故检测，且发生时间不小于某一设定值的交通事件。在一优选的实施方式中，所述步骤S4中，多隐层神经网络算法采用了多目标跟踪算法：设备可选择是对设定区域进行事件检测或对全场景进行检测,在进行事件检测时可同时对视频场景内多个地点、多个位置发生的事件进行报警、提示，有效的保证了对异常事件的及时发现、及时解决。在一优选的实施方式中，所述步骤S4中，多隐层神经网络算法采用了动态区域设置技术：在需要设置检测区域的场景下,DRS技术允许在任何时刻对一个检测区域进行编辑修改，随后便立即按照新的检测区域设置规则进行检测,无需重新进行背景学习。在一优选的实施方式中，所述步骤S4中，多隐层神经网络算法采用了场景自适应技术：如果摄像机角度发生变化后、监视区域发生变化后，系统可以自动学习、适应新的背景画面，1分钟内即可适应新的背景，并重新开始进行事件事故检测。综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：1、本专利技术中，交通事件智慧检测系统是通过传感器、传输通信、计算机及软件等做到人力无法实现的工作方式，克服道路线路漫长、摄像头众多、人盯视觉疲劳、精神疏忽、麻痹大意等以及包括各种偶然因数等等；更何况路面很多危险物人眼无法通过画面进行识别，还有能见度等后台如何做到测量呢；交通事件智能预警通过自动弹窗、语言提示等等实时联动后台告警处理。可以降低车辆安全事故率，使得其降低20％以上，每年因交通事故造成的死亡人数下降30％～70％。减少约60％的交通堵塞，使短途运输效率提高近70％，道路网通行能力提高2～3倍。2、本专利技术中，发展智慧交通可提高车辆及道路的运营效率，促进节能减排。停车次数减少30％，减少13％～45％行车时间，车辆使用效率能够提高50％以上，燃料消耗量和排出废气量的减少，据分析，汽车油耗也可由此降低15％。交通事件智慧检测系统已成功在广东省广珠西线、博深高速、大潮高速及广韶高速成功应用，必将有力推动我国道路交通安全状况改善和我国道路交通管理水平的提升。交通事件智慧检测系统具有良好的企业和社会效益。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例：一种交通事件智慧检测系统，所述交通事件智慧检测系统包括以下几个阶段：S1:先进行背景学习，此时采用独具特色的背景自动学习、补偿的算法，能对夜间光线不足、路面积水反光、车辆阴影、摄像机抖动等干扰因素有效的过滤；S2:自学习一些基本特征，但是只能固定学习一种特征，比如检测车辆，那就只能学习车辆一种，不能与行人一起进行特征学习，属于单一的神经网络学习阶段，不能多个属性学习，而且学习的特征数量有限；S3:采用独特的前景、背景、阴影分类算法，能够有效的区分建筑物、车辆的阴影，并随阴影倾斜角度、长短，光线亮度的变化动态调整滤除参数；本系统在需要监视的路面安装场景监控相机，提供实时的路面场景给智能视觉分析设备；设备上运行视觉分析算法，算法可对路面场景进行区域定位将行驶路面设置为热点区域、路边的建筑田地等设置为无关区域，当热点区域有异常事件发生时，系统会马上进行相应的动作，并对该异常事件发生的过程建立时间索引。目前对视频检测算法性能影响较大的干扰主要有光线变化、车辆的阴影等因素，对于这些干扰的影响我们采用了特殊算进行了补偿、处理，大大提高了系统检测的准确性；S4:进行深度学习：随着硬件算力性能的不断提高，此时可采用多隐层神经网络算法对视频图像进行计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交通事件智慧检测系统，其特征在于：所述交通事件智慧检测系统包括以下几个阶段：/nS1:先进行背景学习，此时采用独具特色的背景自动学习、补偿的算法，能对夜间光线不足、路面积水反光、车辆阴影、摄像机抖动等干扰因素有效的过滤；/nS2:自学习一些基本特征，但是只能固定学习一种特征；/nS3:采用独特的前景、背景、阴影分类算法，能够有效的区分建筑物、车辆的阴影，并随阴影倾斜角度、长短，光线亮度的变化动态调整滤除参数；/nS4:进行深度学习：对车辆、行人、其他物体等的自学习特征进行提取，然后对天气、拥堵等各种条件下的车辆、行人进行检测；/nS5:利用视频基本算法的检测结果，按照每种交通事件发生的特点，通过融合多种逻辑判断，来决定是否对交通事件进行报警输出，以尽量减少虚报和漏报；系统可对等常见交通事件进行自动检测、实时报警、过程记录。/n

【技术特征摘要】
1.一种交通事件智慧检测系统，其特征在于：所述交通事件智慧检测系统包括以下几个阶段：
S1:先进行背景学习，此时采用独具特色的背景自动学习、补偿的算法，能对夜间光线不足、路面积水反光、车辆阴影、摄像机抖动等干扰因素有效的过滤；
S2:自学习一些基本特征，但是只能固定学习一种特征；
S3:采用独特的前景、背景、阴影分类算法，能够有效的区分建筑物、车辆的阴影，并随阴影倾斜角度、长短，光线亮度的变化动态调整滤除参数；
S4:进行深度学习：对车辆、行人、其他物体等的自学习特征进行提取，然后对天气、拥堵等各种条件下的车辆、行人进行检测；
S5:利用视频基本算法的检测结果，按照每种交通事件发生的特点，通过融合多种逻辑判断，来决定是否对交通事件进行报警输出，以尽量减少虚报和漏报；系统可对等常见交通事件进行自动检测、实时报警、过程记录。


2.如权利要求1所述的一种交通事件智慧检测系统，其特征在于：所述步骤S5中的交通事件包括行人事件，指行人进入机动车道或其它禁止进入的区域，且行走时间或行走距离不小于某一设定值的交通事件。


3.如权利要求1所述的一种交通事件智慧检测系统，其特征在于：所述步骤S5中的交通事件包括违法停车事件，指车辆在道路上由行驶改变为静止状态，且静止时间不小于某一设定值的交通事件。


4.如权利要求1所述的一种交通事件智慧检测系统，其特征在于：所述步骤S5中的交通事件包括逆行事件，指车辆在道路上行驶方向与...

【专利技术属性】
技术研发人员：荣小平，
申请(专利权)人：广东粤高智慧交通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44