交通违规行为识别方法技术

本申请提供了一种交通违规行为识别方法

【技术实现步骤摘要】
交通违规行为识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及目标识别
，具体而言，涉及一种交通违规行为识别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着中国货运行业的逐步发展，货车司机常常会因为配送时效紧张而危险驾驶，甚至发生抢黄灯及闯红灯时间
。
这些违规行为有一定概率会造成严重的交通事故，进而造成更多的生命财产损失
。
因此，货运公司如何对司机违法违规驾驶行为进行监管成为亟待解决的问题
。
[0003]目前，交通部门通常会在城市道路路口配置闯红灯检测摄像头
。
通过闯红灯检测摄像头抓拍到闯红灯车辆
。
当车辆出现闯红灯行为时，货运公司可以收到交通部门的违法闯红灯的罚款通知
。
[0004]但是，交通部门下发相应处罚通常需要一周的时间，并且只有部分路口存在闯红灯检测摄像头，另外，检测摄像头目前只能识别闯红灯，而不识别抢黄灯行为
。
因此，目前通过交通部门的违法通知对货车进行监管的方案时效性和覆盖率低，且识别内容不全面
。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种交通违规行为识别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，以解决现有技术中时效性和覆盖率低，且识别内容不全面的问题
。
[0006]为实现上述目的，本申请采用的技术方案如下：
[0007]第一方面，本申请提供了一种交通违规行为识别方法，所述方法包括：
[0008]获取车辆在靠近道路路口时上传的路口图像序列；
[0009]对所述路口图像序列中各路口图像进行图像识别，得到各路口图像中的交通信号灯信息，所述交通信号灯信息包括：交通信号灯的位置
、
颜色
、
形状以及数量；
[0010]确定所述车辆的移动轨迹；
[0011]根据所述车辆的移动轨迹和各路口图像中的交通信号灯信息确定交通违规信息
。
[0012]可选的，所述确定所述车辆的移动轨迹，包括：
[0013]根据各路口图像中的交通信号灯信息，确定交通信号灯的相对移动轨迹；
[0014]根据所述相对移动轨迹确定所述车辆的移动轨迹
。
[0015]可选的，所述根据各路口图像中的交通信号灯信息，确定交通信号灯的相对移动轨迹，包括：
[0016]根据各路口图像中的交通信号灯的位置及数量，按照各路口图像在所述路口图像中的顺序，将各路口图像中的交通信号灯依次连接，得到所述交通信号灯的相对移动轨迹
。
[0017]可选的，所述确定所述车辆的移动轨迹，包括：
[0018]获取所述车辆上传的航向角列表以及位置点列表，所述航向角列表中包括所述车
辆依次所在的多个航向角，所述位置点列表中包括所述车辆依次经过的位置点；
[0019]根据所述航向角列表以及所述位置点列表，确定所述车辆的移动轨迹
。
[0020]可选的，所述根据所述车辆的移动轨迹和各路口图像中的交通信号灯信息确定交通违规信息，包括：
[0021]根据车辆的移动轨迹确定车辆的行驶方向；
[0022]根据车辆的行驶方向
、
所述交通信号灯的颜色
、
形状及数量，生成所述车辆与所述交通信号灯的匹配对；
[0023]确定所述路口图像序列中交通信号灯的时长；
[0024]根据所述匹配对中交通信号灯的颜色以及所述路口图像序列中交通信号灯的时长确定交通违规信息
。
[0025]可选的，所述根据所述匹配对中交通信号灯的颜色以及所述路口图像序列中交通信号灯的时长确定交通违规信息，包括：
[0026]若交通信号灯为红色，且所述路口图像序列中交通信号灯的时长超过
[0027]第一预设时长阈值，则确定交通违规信息包括闯红灯事件；
[0028]若交通信号灯为黄色，且所述路口图像序列中交通信号灯的时长超过第二预设时长阈值，则确定交通违规信息包括抢黄灯事件；
[0029]可选的，所述对所述路口图像序列中各路口图像进行图像识别，得到各路口图像中的交通信号灯信息，包括：
[0030]根据所述路口图像序列生成待检测任务，并将上述待检测任务存入存储列表中；
[0031]当接收到针对所述车辆的违规识别指令时，从所述存储列表中提取出所述车辆的待检测任务；
[0032]所述检测任务包括如下步骤：
[0033]基于目标检测算法获取各所述路口图像中的多个初始交通信号灯信息，所述初始交通信号灯信息中包括多个检测框；
[0034]对所述初始交通信号灯信息进行过滤，生成过滤后交通信号灯信息；
[0035]基于颜色模型，对所述过滤后交通信号灯信息进行判断，确定交通信号灯颜色信息；
[0036]基于深度学习算法，确定所述过滤后交通信号灯信息中交通信号灯形状信息，所述交通信号灯形状信息包括：圆形和箭头；
[0037]根据所述交通信号灯颜色信息
、
所述交通信号灯形状信息及所述过滤后交通信号灯信息确定所述路口图像中的交通信号灯信息
。
[0038]第二方面，本申请提供了一种交通违规行为识别装置，所述装置包括：
[0039]获取模块，用于获取车辆在靠近道路路口时上传的路口图像序列；
[0040]识别模块，用于对所述路口图像序列中各路口图像进行图像识别，得到各路口图像中的交通信号灯信息，所述交通信号灯信息包括：交通信号灯的位置
、
颜色以及形状；
[0041]第一确定模块，用于确定所述车辆的移动轨迹；
[0042]第二确定模块，用于根据所述车辆的移动轨迹和各路口图像中的交通信号灯信息确定交通违规信息
。
[0043]可选的，所述第一确定模块具体用于：
[0044]根据各路口图像中的交通信号灯信息，确定交通信号灯的相对移动轨迹；
[0045]根据所述相对移动轨迹确定所述车辆的移动轨迹
。
[0046]可选的，所述第一确定模块具体用于：
[0047]根据各路口图像中的交通信号灯的位置及数量，按照各路口图像在所述路口图像中的顺序，将各路口图像中的交通信号灯依次连接，得到所述交通信号灯的相对移动轨迹
。
[0048]可选的，所述第一确定模块具体用于：
[0049]获取所述车辆上传的航向角列表以及位置点列表，所述航向角列表中包括所述车辆依次所在的多个航向角，所述位置点列表中包括所述车辆依次经过的位置点；
[0050]根据所述航向角列表以及所述位置点列表，确定所述车辆的移动轨迹
。
[0051]可选的，所述第二确定模块具体用于：
[0052]根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种交通违规行为识别方法，其特征在于，包括：获取车辆在靠近道路路口时上传的路口图像序列；对所述路口图像序列中各路口图像进行图像识别，得到各路口图像中的交通信号灯信息，所述交通信号灯信息包括：交通信号灯的位置
、
颜色
、
形状以及数量；确定所述车辆的移动轨迹；根据所述车辆的移动轨迹和各路口图像中的交通信号灯信息确定交通违规信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述车辆的移动轨迹，包括：根据各路口图像中的交通信号灯信息，确定交通信号灯的相对移动轨迹；根据所述相对移动轨迹确定所述车辆的移动轨迹
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各路口图像中的交通信号灯信息，确定交通信号灯的相对移动轨迹，包括：根据各路口图像中的交通信号灯的位置及数量，按照各路口图像在所述路口图像中的顺序，将各路口图像中的交通信号灯依次连接，得到所述交通信号灯的相对移动轨迹
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述车辆的移动轨迹，包括：获取所述车辆上传的航向角列表以及位置点列表，所述航向角列表中包括所述车辆依次所在的多个航向角，所述位置点列表中包括所述车辆依次经过的位置点；根据所述航向角列表以及所述位置点列表，确定所述车辆的移动轨迹
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的移动轨迹和各路口图像中的交通信号灯信息确定交通违规信息，包括：根据车辆的移动轨迹确定车辆的行驶方向；根据车辆的行驶方向
、
所述交通信号灯的颜色
、
形状及数量，生成所述车辆与所述交通信号灯的匹配对；确定所述路口图像序列中交通信号灯的时长；根据所述匹配对中交通信号灯的颜色以及所述路口图像序列中交通信号灯的时长确定交通违规信息
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配对中交通信号灯的颜色以及所述路口图像序列中交通信号灯的时长确定交通违规信息，包括：若交通信号灯为红色，且所述路口图像序列中交通信号灯的时长超过第一预设时长阈值，则确定交通违规信息包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪伟，曹桂锋，谭悦，
申请(专利权)人：吉旗成都科技有限公司，
类型：发明
国别省市：