车辆拥堵的检测方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种车辆拥堵的检测方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：对第一图像进行车辆识别，确定位于预设区域内的目标车辆、车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，预设区域为第一图像对应的至少部分车道的地理位置；基于车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，确定预设区域内的车辆密度；基于跟踪目标车辆得到的多张第二图像，确定预设区域内的车流速度；在车辆密度达到第一阈值以及车流速度达到第二阈值的情况下，确定预设区域内发生车辆拥堵。采用本申请提供的车辆拥堵的检测方法、装置、设备及计算机存储介质，可以使对车辆拥堵的检测更加精准，降低出现错误的概率，提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
车辆拥堵的检测方法、装置、设备及计算机存储介质
本申请属于安防
，尤其涉及一种车辆拥堵的检测方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
随着汽车的普及，路面交通压力越来越大，各路段车辆拥堵现象时有发生，为了在发生车辆拥堵时能够及时进行疏通，需要一种能够检测是否发生车辆拥堵的方法，来帮助用户及时发现车辆拥堵的发生。目前，在判断某路段是否发生车辆拥堵时所采用的方法是检测和计算通过该路段的车辆的平均速度，在平均速度较低时，判定发生车辆拥堵。但是，如果车辆因某些特殊因素停车或启动时车速过低，可能会导致平均速度过低，而发生错误报警，例如，因车辆故障引起车辆绕行导致的车速过低，或者该路段内设有红绿灯，车辆在红灯时停车等待导致的车速过低等，因此现有技术中，针对车辆拥堵的检测方法不够准确，容易出现错误，给用户造成困扰。
技术实现思路
本申请实施例提供一种车辆拥堵的检测方法、装置、设备及计算机存储介质，能够至少解决现有技术中车辆拥堵的检测方法不够准确的问题。第一方面，本申请实施例提供一种车辆拥堵的检测方法，该方法包括：对第一图像进行车辆识别，确定位于预设区域内的目标车辆、车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，预设区域为第一图像对应的至少部分车道的地理位置；基于车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，确定预设区域内的车辆密度；基于跟踪目标车辆得到的多张第二图像，确定预设区域内的车流速度；在车辆密度达到第一阈值以及车流速度达到第二阈值的情况下，确定预设区域内发生车辆拥堵。第二方面，本申请实施例提供了一种车辆拥堵的检测装置，该装置包括：识别模块，用于对第一图像进行车辆识别，确定位于预设区域内的目标车辆、车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，预设区域为第一图像对应的至少部分车道的地理位置；车辆密度确定模块，用于基于车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，确定预设区域内的车辆密度；车流速度确定模块，用于基于跟踪目标车辆得到的多张第二图像，确定预设区域内的车流速度；拥堵确定模块，用于在车辆密度达到第一阈值以及车流速度达到第二阈值的情况下，确定预设区域内发生车辆拥堵。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面的任一项实施例中所示的车辆拥堵的检测方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面的任一项实施例中所示的车辆拥堵的检测方法。本申请实施例的车辆拥堵的检测方法、装置、设备及计算机存储介质，通过对第一图像进行车辆识别，确定位于预设区域内的目标车辆、车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，并基于车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，确定预设区域内的车辆密度，再基于跟踪目标车辆得到的多张第二图像，确定预设区域内的车流速度，然后在车辆密度达到第一阈值以及车流速度达到第二阈值的情况下，确定预设区域内发生车辆拥堵，如此，通过车辆密度和车流速度两个信息来检测是否发生车辆拥堵，可以使对车辆拥堵的检测更加精准，降低出现错误的概率，提升用户体验。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆拥堵的检测方法的流程图；图2是根据一示例性实施例示出的一种第一图像；图3是根据一示例性实施例示出的一种车辆掩膜图像；图4是根据一示例性实施例示出的一种地理位置掩膜图像；图5是根据一示例性实施例示出的另一种车辆拥堵的检测方法的流程图；图6是根据一示例性实施例示出的再一种车辆拥堵的检测方法的流程图；图7是根据一示例性实施例示出的一种车辆拥堵的检测装置的结构示意图；图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的车辆拥堵的检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质进行详细地说明。本申请所提供的车辆拥堵的检测方法，可应用在判断预设区域内是否发生车辆拥堵的场景中。另外，本申请实施例提供的车辆拥堵的检测方法，执行主体可以为车辆拥堵检测系统中的车辆拥堵检测模块。本申请实施例中以车辆拥堵检测模块执行车辆拥堵的检测方法为例，说明本申请实施例提供的车辆拥堵的检测方法。图1示出了本申请一个实施例提供的一种车辆拥堵的检测方法的流程示意图。如图1所示，该车辆拥堵的检测方法可以包括如下步骤：首先，S110，对第一图像进行车辆识别，确定位于预设区域内的目标车辆、车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像；其次，S120，基于车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，确定预设区域内的车辆密度；再次，S130，基于跟踪目标车辆得到的多张第二图像，确定预设区域内的车流速度；然后，S140，在车辆密度达到第一阈值以及车流速度达到第二阈值的情况下，确定预设区域内发生车辆拥堵。由此，通过对第一图像进行车辆识别，确定位于预设区域内的目标车辆、车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，并基于车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，确定预设区域内的车辆密度，再基于跟踪目标车辆得到的多张第二图像，确定预设区域内的车流速度，然后在车辆密度达到第一阈值以及车流速度达到第二阈值的情况下，确定预设区域内发生车辆拥堵，如此，通过车辆密度和车流速度两个信息来检测是否发生车辆拥堵，可以使对车辆拥堵的检测更加精准，降低出现错误的概率，提升用户体验。下面对上述步骤进行详细说明，具体如下所示：首先，涉及S110，本申请实施例中第一图像可以是包括预设区域图像的图像，该第一图像可以是直接拍摄本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆拥堵的检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n对第一图像进行车辆识别，确定位于预设区域内的目标车辆、车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，所述预设区域为所述第一图像对应的至少部分车道的地理位置；/n基于所述车辆掩膜图像和所述地理位置掩膜图像，确定所述预设区域内的车辆密度；/n基于跟踪目标车辆得到的多张第二图像，确定所述预设区域内的车流速度；/n在所述车辆密度达到第一阈值以及所述车流速度达到第二阈值的情况下，确定所述预设区域内发生车辆拥堵。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆拥堵的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
对第一图像进行车辆识别，确定位于预设区域内的目标车辆、车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，所述预设区域为所述第一图像对应的至少部分车道的地理位置；
基于所述车辆掩膜图像和所述地理位置掩膜图像，确定所述预设区域内的车辆密度；
基于跟踪目标车辆得到的多张第二图像，确定所述预设区域内的车流速度；
在所述车辆密度达到第一阈值以及所述车流速度达到第二阈值的情况下，确定所述预设区域内发生车辆拥堵。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对第一图像进行车辆识别，确定车辆掩膜图像和地理位置掩膜图像，包括：
根据车辆在所述第一图像中对应的成像区域，生成与所述第一图像对应的车辆掩膜图像，所述车辆掩膜图像中所述成像区域的像素为1，除所述成像区域外的区域的像素为0；
根据所述预设区域，生成与所述第一图像对应的地理位置掩膜图像，所述地理位置掩膜图像中所述预设区域的像素为1，除所述预设区域外的区域的像素为0。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆掩膜图像和所述地理位置掩膜图像，确定所述预设区域内的车辆密度，包括：
计算所述车辆掩膜图像和所述地理位置掩膜图像的乘积，得到目标车辆掩膜图像；
确定所述目标车辆掩膜图像中像素为1的像素点的个数和所述地理位置掩膜图像中像素为1的像素点的个数；
计算所述目标车辆掩膜图像中像素为1的像素点的个数和所述地理位置掩膜图像中像素为1的像素点的个数的商，得到所述车辆密度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于跟踪目标车辆得到的多张第二图像，确定所述预设区域内的车流速度，包括：
基于所述多张第二图像，确定所述目标车辆在不同时刻的多个位置信息；
根据所述不同时刻的多个位置信息，确定所述目标车辆的速度；
根据多个所述目标车辆的速度，确定所述车流速度。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述目标车辆的速度，确定所述车流速度，包括：
基于目标权重，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴婷，闾凡兵，牟三钢，曾海文，邓思达，姚胜，
申请(专利权)人：长沙海信智能系统研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43