[发明专利]一种检测器的捕获率的检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种检测器的捕获率的检测方法及装置，包括：获取预设区域内的各时段的检测器的过车数量和摄像头采集的视频流，然后对获取到的各时段的视频流进行分析，进而得到各时段的实际过车数量，然后将得到的检测器的过车数量除以实际过车数量，进而得到各时段的检测器的捕获率，并根据得到各时段的检测器的捕获率在预设时段内形成检测器的捕获率的变化趋势曲线，以实现用于提高检测器捕获率的检测效率，提升检测器捕获率的计算精准的效果。

技术领域

本发明涉及电子信息技术领域，尤其涉及一种检测器的捕获率的检测方法及装置。

背景技术

随着现代经济的高速发展，交通运输保障显得尤为重要，交通管理的要求也越来越高，逐渐向智慧城市、智慧道路交通房间发展，过车流量监控技术相关设备也应运而生，例如线圈、电子警察、高清卡口系统等。通过流量监控可以反应交通道路、卡口的车流量，自动统计不同时段各类车辆的进出数量，分析路口、路段的交通状况，为交通调度、路况优化提供精准技术参考依据。

但这些车流量监控设备随着使用寿命、组件老化、设备故障等因素，效能会发生较低，从而影响过车捕获率(过车捕获率＝检测过车数量/实际过车数量)，对于运维服务团队，需要提前识别出哪些设备出现捕获率下降的问题，提前进行维修处置。

过车捕获率下降，传统的检测方法是设置专门岗位，随机抽取某几个捕获率检测器，在某段时间内的视频中，使用肉眼数出视频中实际的过车数量作为准确值，通过表格记录，系统上报的过车数和人工数出来的真实过车数，计算出捕获率，费时费力。且由于工作量打，抽取的设备样本小，检测往往不准确，难以形成客观、真实、全面的捕获率变化曲线，从而为降低故障效能判断造成困难。

发明内容

本发明实施例提供一种检测器的捕获率的检测方法及装置，用于提高检测器的捕获率的检测效率，提升检测器的捕获率的计算精准的效果。

第一方面，本发明实施例提供一种检测器的捕获率的检测方法，包括：

获取预设区域内的各时段的检测器的过车数量和摄像头采集的视频流；

对所述各时段的视频流进行分析，得到所述各时段的实际过车数量；

根据所述各时段检测器的过车数量和所述各时段的实际过车数量，确定出所述检测器的捕获率变化趋势曲线。

上述技术方案，首先，在预设区域内，获取各时段的检测器的过车数量和摄像头采集的视频流，然后基于AI技术对获取到的各时段的视频流进行分析，得到各时段的实际过车数量，然后将各时段的检测器的过车数量除以各时段的实际过车数量，进而得到各时段的检测器的捕获率，并根据得到各时段的检测器的捕获率在预设时段内形成检测器的捕获率的变化趋势曲线，以此实现提高检测器的捕获率的检测效率，提升检测器的捕获率的计算精准的效果。

可选的，对所述各时段的视频流进行分析，得到所述各时段的实际过车数量，包括：

读取所述视频流的各视频帧图像，得到关键帧的预设检测区域的背景图片；

通过背景差分法及自适应阈值算法对所述背景图片进行预处理，得到车辆前景和背景图片；

根据所述车辆前景和背景图片，采用边缘检测算法提取车辆的轮廓最小外接矩形，通过卡尔曼滤波器跟踪车辆进行统计，得到所述实际过车数量。

上述技术方案中，首先获取各时段的视频流，进而读取视频流的各视频帧图像，并在视频帧图像设定检测区域，得到关键帧背景图片，然后通过背景差分法进行均值法背景建模及自适应阈值算法对所述关键帧背景图片进行预处理，关键帧通过处理后的关键帧背景图片得出预设区域内各时段的视频帧图像中实际过车数量，以此实现基于AI技术对各时段内实际过车数量的检测更加简便，释放人力，节省时间。

可选的，所述根据各时段检测器的过车数量和所述各时段的实际过车数量，确定出所述检测器的捕获率变化趋势曲线，包括：