[发明专利]公路场景理解及交通事件判定方法及系统

说明书

本发明公开了公路场景理解及交通事件判定方法及系统，属于图像处理领域，本发明要解决的技术问题为如何提供适用于不固定监控区域的交通事件判定，实现球型监控摄像机场景下的交通事件的分析和研判，技术方案为：具体如下：对监控场景中设定时间内出现的车辆目标进行目标检测和目标跟踪，并保存车辆目标检测结果和跟踪结果；对目标检测结果进行聚类，挑选聚类结果中元素数据达到阈值的类；分析车辆目标跟踪结果，在每个近似车道区域中挑选出跟踪轨迹长度达到阈值的跟踪结果，并计算车辆的行驶方向，作为该近似车道区域的车道方向向量；基于近似车道区域和车道方向向量实现车流量统计、逆行、违停及事故的交通事件研判。

技术领域

本发明涉及公路、桥梁场景的智能交通和图像处理的技术领域，具体地说是一种公路场景理解及交通事件判定方法及系统。

背景技术

近年来，随着经济的飞速发展，省级高速公路、国家级高速公路及高速桥梁等公路的建设得到了长足的发展，交通运输也成为了人们的日常生活中不可缺少的部分。随之而来的，也带来了大量的逆行、违停、占用应急车道、拥堵、事故等交通事件。同时，因为技术的限制，交通运营管理存在着“看不到”、“看不清”、“看不懂”等问题。

在多年的智能交通建设过程中，通过在各个路段、路口安装监控摄像机，解决了“看不到”的问题；高清监控摄像机和卡口相机的出现，解决了“看不清”的问题；包括法国Citilog、海康威视等大量的安防和计算机视觉的公司研发了多种图像识别及视频分析技术，能够实现在一定程度上对逆行、违停、占用应急车道等交通事件的分析和研判，解决了部分“看不懂”的问题。但由于由于早期的视频监控系统多采用枪型监控摄像机，因此传统的逆行、违停等交通事件的分析和研判，都是面向固定监控区域的，即在枪型监控摄像机所监控的区域画面上，设置好车道线、车道方向、测速线等规则，然后基于规则去判定是否有逆行、违停等交通事件发生。

但随着越来越多的公路场景的视频监控系统升级，将枪型监控摄像机更换成监控范围更大、更广的球型监控摄像机之后，由于球型监控摄像机可以通过左右旋转和上下旋转变换监控场景，因此会改变监控区域，导致在固定监控区域设置的规则失效，从而使得基于规则进行交通事件判定的功能几乎全部失效。“看不懂”的问题加剧，对交通事件的研判重新回到“人眼盯视频”的模式，严重降低了交通运营管理的效率，无法满足实际的交通运营管理需求。

终上所述，如何提供适用于不固定监控区域的交通事件判定，实现球型监控摄像机场景下的交通事件的分析和研判是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是提供一种公路场景理解及交通事件判定方法及系统，来解决如何提供适用于不固定监控区域的交通事件判定，实现球型监控摄像机场景下的交通事件的分析和研判的问题。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种公路场景理解及交通事件判定方法，该方法具体如下：

对监控场景中设定时间内出现的车辆目标进行目标检测和目标跟踪，并保存车辆目标检测结果和跟踪结果；

对目标检测结果进行聚类，挑选聚类结果中元素数据达到阈值的类；其中，元素数据达到阈值的类中元素覆盖的区域就是近似车道区域；

分析车辆目标跟踪结果，在每个近似车道区域中挑选出跟踪轨迹长度达到阈值的跟踪结果，并计算车辆的行驶方向，作为该近似车道区域的车道方向向量；

通过近似车道区域的极大值和极小值生产车流量统计线，并基于近似车道区域和车道方向向量实现车流量统计、逆行、违停及事故的交通事件研判。

作为优选，对监控场景中设定时间内出现的车辆目标进行目标检测和目标跟踪，并保存车辆目标检测结果和跟踪结果具体如下：

从交通视频监控系统中获取视频码流，并解码出一帧图像,同时根据交通视频监控系统时间确定检测模式阈值DN；其中，白天阈值DN为1，夜晚阈值DN为2；具体如下：