一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法及系统，涉及车辆追踪和智能交通技术领域，利用安装在各个车辆上的车载摄像头采集车外的交通视频，从而获取多源移动视频；车载处理单元提取交通视频中的车辆的第一特征，并将车辆的第一特征和对应的交通视频上传至云平台；云平台根据交通视频和交通视频中车辆的第一特征，提取车辆的第二特征并判断车辆是否发生事故，根据车辆的判断结果对交通视频进行语义标注；输入事故特征，在云平台中根据事故特征和交通视频的语义标注，检索出标注有该事故特征的各个交通视频；对检索出的各个交通视频进行多源移动视频融合，还原事故的交通场景。本发明专利技术能够提高肇事车辆的追踪效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法及系统


[0001]本专利技术涉及车辆追踪和智能交通
，尤其是一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法及系统。

技术介绍

[0002]随着经济的发展，汽车数量逐年攀升，交通肇事案件数量也迅速增长。在传统的交通肇事处理过程中，警方接到报警后，需要调集警力通过监控视频还原案发现场；若肇事者逃逸，则还需调集警力耗费大量的时间分析监控视频以追踪肇事车辆。警方分析所用的监控视频来源一般为以下几种：
[0003]第一种、天网系统在交通要道、治安卡口、公共聚集场所、宾馆、学校、医院以及治安复杂场所安装的视频监控设备。
[0004]第二种、肇事现场目击证人所提供的数码录像。
[0005]第三种、肇事现场或肇事车辆逃逸路径附近商店内的监控录像。
[0006]第四种、肇事现场附近车辆所提供的行车记录仪。
[0007]但上述四种监控视频在协助案件处理中也具有相应的缺陷：第一种的天网系统只能涵盖交通要道、治安卡口、公共聚集场所等人员相对密集的场所，两个摄像头之间存在一定的盲区。同时，目前国内对于交通肇事车辆的追踪主要通过人力来寻找，造成了大量人力资源的浪费，同时也为案件的侦破带来一定的阻碍。而第二、三种的警方所获取的视频信息具有极大随机性，由于拍摄距离角度等不同，警方在其中很难有效提取出相应所需的信息，对于案件的开展并不能起到有效的帮助。第四种的行车记录仪对案件的侦破处理起着极为有效的作用，但是需要警方对所有行车记录仪的视频进行逐一观看，造成了大量人力资源的浪费，同时，部分车辆可能没有配备行车记录仪或车主并不主动提供行车记录仪，因此亦为案件的开展带来了困难。

技术实现思路

[0008]为了克服上述现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法，能够提高肇事车辆的追踪效率，减少人力资源的浪费，为交通事故的责任认定提供帮助。
[0009]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案，包括：
[0010]一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法，包括以下步骤：
[0011]S1，利用安装在车辆上的车载摄像头采集车外的交通视频；所述车载摄像头与安装在车辆上的车载处理单元连接，将所采集的交通视频发送给车载处理单元；
[0012]S2，车载处理单元提取交通视频中所出现的车辆的第一特征，并将车辆的第一特征和对应的交通视频上传至云平台；
[0013]车辆的第一特征包括：车牌号、车颜色、车辆型号、时间信息、位置信息；
[0014]S3，云平台根据交通视频和交通视频中所出现的车辆的第一特征，提取车辆的第
二特征，并根据车辆的第二特征判断车辆是否发生事故，根据车辆的判断结果对交通视频进行语义标注；
[0015]交通视频的语义标注内容包括：发生事故，事故车辆信息，事故时间信息、事故位置信息；
[0016]S4，输入事故特征，在云平台中根据事故特征和交通视频的语义标注，检索出标注有该事故特征的各个交通视频；
[0017]事故特征包括事故车辆信息，事故时间信息、事故位置信息中的一个或多个信息；
[0018]S5，对检索出的各个交通视频进行多源移动视频融合，还原事故的交通场景。
[0019]优选的，步骤S1中，车载处理单元对所采集的交通视频进行冗余数据剔除，剔除交通视频中无车辆存在的帧图像。
[0020]优选的，步骤S3中，车辆的第二特征包括：纹理信息、行驶轨迹、速度、加速度；步骤S3具体包括以下步骤：
[0021]S301，提取交通视频中的车辆在各个帧图像上的纹理信息；
[0022]S302，根据车辆的时间信息和位置信息，确定车辆的行驶轨迹；根据车辆的行驶轨迹，确定车辆的速度、加速度；
[0023]S303，判断是否发生事故：若车辆的加速度超过设定的加速度取值范围，或者车辆在前后帧图像上的纹理差值超过设定的阈值，则判断车辆发生碰撞事故；
[0024]S304，根据车辆的判断结果并结合车辆的第一特征，对交通视频进行语义标注，语义标注为：某车牌号、某颜色、某型号的车辆在某时间、某位置发生事故。
[0025]优选的，步骤S5中，对检索出的各个交通视频进行多源移动视频融合，具体包括以下步骤：
[0026]S501，将检索出的各个交通视频，分别拆分成按时间顺序排列的帧图像序列；
[0027]S502，对同一时间的帧图像进行图像融合，得到融合图像；
[0028]S503，将时间维度上连续的图像进行拼接，拼接后得到的视频即为事故的完整交通视频。
[0029]本专利技术还提供一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法的系统，包括：云平台，设置在各个车辆上的车载摄像头和车载处理单元；
[0030]所述车载摄像头用于采集车外的交通视频，各个车辆上的车载摄像头所采集的交通视频即为多源移动视频；所述车载摄像头与车载处理单元相连接，车载摄像头将所采集的交通视频发送给车载处理单元；
[0031]所述车载处理单元用于提取交通视频中所出现的车辆的第一特征；所述车载处理单元与云平台通讯连接，将交通视频和交通视频中所出现的车辆的第一特征上传至云平台；
[0032]所述云平台用于提取交通视频中所出现的车辆的第二特征，以及用于判断交通视频中所出现的车辆是否发生事故，并根据判断结果对交通视频进行语义标注。
[0033]优选的，所述云平台包括：视频处理单元、数据存储单元、事故信息单元、场景还原单元；
[0034]所述视频处理单元用于提取交通视频中所出现的车辆的第二特征，以及用于判断交通视频中所出现的车辆是否发生事故，并根据判断结果对交通视频进行语义标注；
[0035]所述数据存储单元用于存储交通视频，以及存储交通视频中所出现的车辆的第一特征和第二特征；
[0036]所述事故信息单元用于根据事故特征在云平台中检索出标注有该事故特征的各个交通视频；
[0037]所述场景还原单元用于对事故信息单元检索出的各个交通视频进行视频融合。
[0038]本专利技术的优点在于：
[0039](1)本专利技术采用移动式车载摄像头对行径道路上的交通场景进行实时视频监控，获取多源移动视频，弥补了天网的监控盲区。
[0040](2)本专利技术提取交通视频中所出现的各个车辆的特征信息，以及判断交通视频中是否有事故发生，对发生事故的交通视频进行语义标注，后续在追踪肇事车辆时，直接根据事故特征和语义标注进行自动检索，减少警方逐一观看肇事现场周边监控视频的时间，提高了警方查案破案的效率，减少了人力资源的浪费。
[0041](3)本专利技术能够对肇事逃逸事故进行全自动追踪溯源，过程全自动操控，无需人工参与，规避人工管理的弊端，且能够覆盖管理盲区。
[0042](4)本专利技术对检索出的各个交通视频进行多源移动视频融合，还原事故的交通场景；对同一时间的帧图像进行图像融合，获取视场角度更大的融合图像；将时间维度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，利用安装在车辆上的车载摄像头(1)采集车外的交通视频；所述车载摄像头(1)与安装在车辆上的车载处理单元(2)连接，将所采集的交通视频发送给车载处理单元(2)；S2，车载处理单元(2)提取交通视频中所出现的车辆的第一特征，并将车辆的第一特征和对应的交通视频上传至云平台(3)；车辆的第一特征包括：车牌号、车颜色、车辆型号、时间信息、位置信息；S3，云平台(3)根据交通视频和交通视频中所出现的车辆的第一特征，提取车辆的第二特征，并根据车辆的第二特征判断车辆是否发生事故，根据车辆的判断结果对交通视频进行语义标注；交通视频的语义标注内容包括：发生事故，事故车辆信息，事故时间信息、事故位置信息；S4，输入事故特征，在云平台(3)中根据事故特征和交通视频的语义标注，检索出标注有该事故特征的各个交通视频；事故特征包括事故车辆信息，事故时间信息、事故位置信息中的一个或多个信息；S5，对检索出的各个交通视频进行多源移动视频融合，还原事故的交通场景。2.根据权利要求1所述的一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法，其特征在于，步骤S1中，车载处理单元(2)对所采集的交通视频进行冗余数据剔除，剔除交通视频中无车辆存在的帧图像。3.根据权利要求1所述的一种基于多源移动视频融合的交通场景还原方法，其特征在于，步骤S3中，车辆的第二特征包括：纹理信息、行驶轨迹、速度、加速度；步骤S3具体包括以下步骤：S301，提取交通视频中的车辆在各个帧图像上的纹理信息；S302，根据车辆的时间信息和位置信息，确定车辆的行驶轨迹；根据车辆的行驶轨迹，确定车辆的速度、加速度；S303，判断是否发生事故：若车辆的加速度超过设定的加速度取值范围，或者车辆在前后帧图像上的纹理差值超过设定的阈值，则判断车辆发生碰撞事故；S304，根据车辆的判断结果并结合车辆的第一特征，对交通视频进行语义标注，语义标注为：某车牌号、某颜色、某型号的车辆在某时间、某位置发生事故。4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕翔，王博，孙继盛，白佳鑫，崔家雨，曾瑞，邓嘉城，张本宏，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：