申请/专利权人：北京易华录信息技术股份有限公司;中国华录集团有限公司

申请日：2020-10-12

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN112163543B

主分类号：G06V20/54

分类号：G06V20/54;G06V20/52;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2021.01.19#实质审查的生效;2021.01.01#公开

摘要：本发明公开了一种车辆违法占道的检测方法及系统，方法包括：获取图像采集设备实时拍摄的待检测场景的视频流，所述视频流包括：多帧图像；对待检测场景视频流中的抽帧图像进行预设车道检测区域的划线配置；利用预训练好的交通场景检测模型识别划线配置的抽帧图像，生成待检测车辆的最小外接矩形框、车辆标签和置信度；根据待检测车辆的最小外接矩形框、车辆标签和置信度，判断待检测车辆是否存在违法占道。本发明通过交通场景检测模型的训练，采用划线配置及逻辑判断的方式，根据待检测车辆的最小外接矩形框、车辆标签和置信度，实现对目标车辆违法占道的检测，有利于车辆行驶轨迹的实时监控，为车辆违法占道的捕捉提供了可靠的证据。

主权项：1.一种车辆违法占道的检测方法，其特征在于，包括：获取图像采集设备实时拍摄的待检测场景的视频流，所述视频流包括：多帧图像；对待检测场景视频流中的抽帧图像进行预设车道检测区域的划线配置；利用预训练好的交通场景检测模型识别划线配置的抽帧图像，生成待检测车辆的最小外接矩形框、车辆标签和置信度，其中，交通场景检测模型的训练过程，包括：采集实际交通场景的图像，并对实际交通场景的图像进行数据增强，扩大数据集，标注交通场景的目标车辆的最小外接矩形框及车辆标签，作为基础数据集，同时裁取基础数据集中的非目标车辆区域作为背景，合成训练数据集；在训练数据集中提取标注的目标车辆，随机裁剪图像，并调整最小外接矩形框的坐标，将最小外接矩形框的中心坐标值及宽高作为回归参数真实值输入到网络模型中，计算回归损失函数，训练该网络模型；把裁剪后图像和调整好的最小外接矩形框的信息输到入网络模型，计算损失值，调整学习率，并进行循环训练，直至所述损失值小于第一预设阈值或循环次数大于预设值时，停止训练，得到训练好的交通场景检测模型；根据待检测车辆的最小外接矩形框、车辆标签和置信度，判断待检测车辆是否存在违法占道。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京易华录信息技术股份有限公司;中国华录集团有限公司 一种车辆违法占道的检测方法及系统

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