【技术实现步骤摘要】
本申请涉及公路事件检测，尤其涉及一种多模型互联的高速公路事件检测方法、装置和存储介质。
技术介绍
1、相关技术中，随着高速公路网的发展，高速公路的客流量不断增加，引发的交通安全事故也不断增加。目前高速公路事件的检测方法是通过部署在边缘的mec设备进行检测，但是，受限于mec设备的性能影响，导致部署在mec设备中的神经网络算法的算力也较差，从而导致对高速公路事件进行检测的准确度均较低。
2、综上，相关技术中存在的技术问题有待得到改善。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种多模型互联的高速公路事件检测方法、装置和存储介质，能够有效提高高速公路事件的检测准确度。
2、为实现上述目的，本申请实施例的一方面提出了一种多模型互联的高速公路事件检测方法，所述方法应用于二级复核单元，所述二级复核单元分别与高速公路检测服务器和高速公路事件监测管理系统进行交互，所述高速公路事件监测管理系统与高速公路视频监控业务系统进行交互，所述方法包括以下步骤：
3、获取至少一个高速公路检测服务器发送的第一高速公路事件；每个所述高速公路检测服务器均用于对至少一个高速公路摄像头采集的视频数据进行分析得到所述第一高速公路事件；
4、对所述第一高速公路事件进行复核，得到第二高速公路事件；
5、将所述第二高速公路事件发送到所述高速公路事件监测管理系统；所述高速公路事件监测管理系统用于对所述第二高速公路事件进行统筹管理得到统筹管理结果，并将统筹管理结果
6、在一些实施例中，所述对至少一个高速公路摄像头采集的视频数据进行分析得到所述第一高速公路事件，包括：
7、获取至少一个高速公路摄像头采集的视频数据；
8、通过第一神经网络模型对所述视频数据进行高速公路事件识别，得到第三高速公路事件；
9、计算所述第三高速公路事件的置信度；
10、根据所述置信度和预设阈值的大小关系，从所述第三高速公路事件中筛选得到所述第一高速公路事件。
11、在一些实施例中，所述对所述第一高速公路事件进行复核，得到第二高速公路事件，包括：
12、通过第二神经网络模型对所述第一高速公路事件进行高速公路事件识别，得到所述第二高速公路事件；其中，所述第二神经网络模型的模型参数大于所述第一神经网络模型的模型参数。
13、在一些实施例中，所述对所述第二高速公路事件进行统筹管理得到统筹管理结果，包括：
14、获取所述第二高速公路事件的车速信息；
15、根据所述车速信息统计慢速车辆信息；
16、获取所述第二高速公路事件的事件类型；
17、根据所述事件类型生成所述第二高速公路事件的合并报警信息；
18、根据所述速车辆信息、所述合并报警信息、报警推送信息或所述第二高速公路事件对应的置信度生成所述统筹管理结果。
19、在一些实施例中，所述高速公路检测服务器还与ai能力中台进行交互，所述ai能力中台部署在云端，所述ai能力中台用于执行以下步骤：
20、根据所述第一高速公路事件更新第一预设训练集；
21、根据更新后的第一预设训练集对第三神经网络模型进行更新训练，得到第四神经网络模型；
22、将所述第四神经网络模型发送到所述高速公路检测服务器；所述高速公路检测服务器根据所述第四神经网络模型更新所述第一神经网络模型。
23、在一些实施例中，所述二级复核单元包括大模型一体机或高速公路事件复核服务器，所述大模型一体机部署在云端，所述高速公路事件复核服务器部署在所述高速公路检测服务器对应的边缘侧。
24、在一些实施例中，所述ai能力中台还用于执行以下步骤：
25、根据所述第二高速公路事件更新第二预设训练集；
26、根据更新后的第二预设训练集对第五神经网络模型进行更新训练，得到第六神经网络模型；
27、将所述第六神经网络模型发送到所述二级复核单元；所述二级复核单元根据所述第六神经网络模型更新所述第二神经网络模型。
28、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种多模型互联的高速公路事件检测装置，所述装置应用于二级复核单元，所述二级复核单元分别与高速公路检测服务器和高速公路事件监测管理系统进行交互，所述高速公路事件监测管理系统与高速公路视频监控业务系统进行交互，所述装置包括：
29、第一模块，用于获取至少一个高速公路检测服务器发送的第一高速公路事件；每个所述高速公路检测服务器均用于对至少一个高速公路摄像头采集的视频数据进行分析得到所述第一高速公路事件；
30、第二模块，用于对所述第一高速公路事件进行复核，得到第二高速公路事件；
31、第三模块，用于将所述第二高速公路事件发送到所述高速公路事件监测管理系统；所述高速公路事件监测管理系统用于对所述第二高速公路事件进行统筹管理得到统筹管理结果，并将统筹管理结果发送到所述高速公路视频监控业务系统。
32、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种计算机装置，包括：
33、至少一个处理器；
34、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
35、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述的方法。
36、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
37、本申请实施例至少包括以下有益效果：本申请提供一种多模型互联的高速公路事件检测方法、装置和存储介质,该方案通过分别设置二级复核单元、高速公路检测服务器、高速公路事件监测管理系统和高速公路视频监控业务系统后，通过高速公路检测服务器对至少一个高速公路摄像头采集的视频数据进行分析得到第一高速公路事件，通过二级复核单元对第一高速公路事件进行复核得到第二高速公路事件，再将第二高速公路事件发送到高速公路事件监测管理系统后，通过高速公路事件监测管理系统对第二高速公路事件进行统筹管理得到统筹管理结果，并将统筹管理结果发送到高速公路视频监控业务系统，以通过高速公路视频监控业务系统进行高速公路事件提示，从而可以实现高速公路事件的多级识别检测功能，有效提高高速公路事件的检测准确度。
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1.一种多模型互联的高速公路事件检测方法，其特征在于，所述方法应用于二级复核单元，所述二级复核单元分别与高速公路检测服务器和高速公路事件监测管理系统进行交互，所述高速公路事件监测管理系统与高速公路视频监控业务系统进行交互，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对至少一个高速公路摄像头采集的视频数据进行分析得到所述第一高速公路事件，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一高速公路事件进行复核，得到第二高速公路事件，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二高速公路事件进行统筹管理得到统筹管理结果，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述高速公路检测服务器还与AI能力中台进行交互，所述AI能力中台部署在云端，所述AI能力中台用于执行以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述二级复核单元包括大模型一体机或高速公路事件复核服务器，所述大模型一体机部署在云端，所述高速公路事件复核服务器部署在所述高速公路检测服务器对应的边缘侧
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述AI能力中台还用于执行以下步骤：
8.一种多模型互联的高速公路事件检测装置，其特征在于，所述装置应用于二级复核单元，所述二级复核单元分别与高速公路检测服务器和高速公路事件监测管理系统进行交互，所述高速公路事件监测管理系统与高速公路视频监控业务系统进行交互，所述装置包括：
9.一种计算机装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种多模型互联的高速公路事件检测方法，其特征在于，所述方法应用于二级复核单元，所述二级复核单元分别与高速公路检测服务器和高速公路事件监测管理系统进行交互，所述高速公路事件监测管理系统与高速公路视频监控业务系统进行交互，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对至少一个高速公路摄像头采集的视频数据进行分析得到所述第一高速公路事件，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一高速公路事件进行复核，得到第二高速公路事件，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二高速公路事件进行统筹管理得到统筹管理结果，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述高速公路检测服务器还与ai能力中台进行交互，所述ai能力中台部署在云端，所述ai能力中台用于执行...
【专利技术属性】
技术研发人员：林成创，邢万勇，林坤琳，任江涛，林珠，邓永鹏，陆奕辰，张乔虹，
申请(专利权)人：广东利通科技投资有限公司，
类型：发明
国别省市：
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