申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2020-11-23

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN112434601B

主分类号：G08G1/017

分类号：G08G1/017;G08G1/01;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/82;G06T7/73

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2022.02.08#实质审查的生效;2021.03.02#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露一种车辆违法检测方法，包括：提取第一帧的车道线类型及车道线位置坐标及第二帧的车道线类型及车道线位置坐标，根据第一帧的车道线类型，计算第一帧的车道线位置坐标及第一帧的位置坐标的向量，得到第一帧向量，同理得到第二帧的第二帧向量，根据第一帧向量及第二帧向量的方向，识别车辆在所述第一帧至所述第二帧内的行车结果。本发明还涉及区块链技术，所述行车视频帧集等可存储于区块链节点中。本发明还提出一种车辆违法检测装置、电子设备以及存储介质。本发明可解决因反复计算车道线与车辆距离而产生误差时，导致检测准确率较低的问题。本发明还适用于智慧交通领域，从而推动智慧城市的建设。

主权项：1.一种基于行车视频的车辆违法检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设车辆的行车视频帧集，对所述行车视频帧集执行场景分割，得到车道线图片集，从所述车道线图片集中提取得到车道线结构数据，其中所述车道线结构数据包括车道线类型及车道线位置坐标；根据预先构建的车辆检测模型，对所述行车视频帧集执行车辆检测，得到车辆在不同视频帧下的位置坐标，其中，所述车辆在不同视频帧下的位置坐标包括第一帧的位置坐标及第二帧的位置坐标；从所述车道线结构数据中，提取第一帧的车道线类型及车道线位置坐标及第二帧的车道线类型及车道线位置坐标；根据所述第一帧的车道线类型，计算所述第一帧的车道线位置坐标及所述第一帧的位置坐标的向量，得到第一帧向量，根据所述第二帧的车道线类型，计算所述第二帧的车道线位置坐标及所述第二帧的位置坐标的向量，得到第二帧向量；根据所述第一帧向量及所述第二帧向量的方向，识别所述车辆在所述第一帧至所述第二帧内的行车结果；其中，所述对所述行车视频帧集执行场景分割，得到车道线图片集，包括：接收用户在所述行车视频帧集中标记的车道线，得到车道线标签；利用预训练完成的场景分割网络对所述行车视频帧集中的每一帧行车视频执行卷积操作，得到视频特征集；以所述车道线标签为分割标准，从所述视频特征集中分割得到所述车道线图片集；所述从所述车道线结构数据中，提取第一帧的车道线类型，包括：查找所述第一帧在所述行车视频帧集的帧数编号及对应的行车视频帧；利用所述帧数编号从所述车道线结构数据中提取预校对车道线类型；利用所述场景分割网络，识别所述行车视频帧中的车道线识别类型；判断所述预校对车道线类型与所述车道线识别类型是否相同；若所述预校对车道线类型与所述车道线识别类型不相同，则对所述预校对车道线类型进行人工识别，得到所述第一帧的车道线类型；若所述预校对车道线类型与所述车道线识别类型相同，将所述预校对车道线类型作为所述第一帧的车道线类型；所述计算所述第一帧的车道线位置坐标及所述第一帧的位置坐标的向量之前，所述方法还包括：判断所述第一帧的车道线类型及所述第二帧的车道线类型是否相同；若所述第一帧的车道线类型及所述第二帧的车道线类型相同且均为所述车道线类型中的虚线车道线，得到车辆在所述第一帧至所述第二帧内，行车不违法的结果；所述根据所述第一帧向量及所述第二帧向量的方向，识别所述车辆在所述第一帧至所述第二帧内的行车结果，包括：判断所述第一帧向量及所述第二帧向量的方向是否相同，若所述第一帧向量及所述第二帧向量的方向相同，则得到车辆在所述第一帧至所述第二帧内，行车不违法结果；若所述第一帧向量及所述第二帧向量的方向不相同，判断所述第一帧的车道线类型及所述第二帧的车道线类型是否为虚实线车道线；若所述第一帧的车道线类型及所述第二帧的车道线类型均不是所述虚实线车道线，则得到车辆在所述第一帧至所述第二帧内，行车违法结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于行车视频的车辆违法检测方法、装置、设备及介质

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