[发明专利]一种基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法及系统

权利要求书

1.一种基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取目标车辆的车辆信息，所述车辆信息至少包括车牌号码和车辆总重量；

S2、获取检测区域的全景画面并导入改进的yolov4目标检测模型中，对所述检测区域中的所述目标车辆进行检测并生成车辆检测框；

S3、根据所述目标车辆在第一车道内行驶时所生成的所述车辆检测框的坐标信息，拟合得到所述目标车辆在所述第一车道内行驶的轨迹方程；

S4、将所述目标车辆实际行驶时所生成的所述车辆检测框的坐标信息代入所述轨迹方程中，并将得到的实际轨迹偏差与预设的容许轨迹偏差进行比较，若所述实际轨迹偏差在所述容许轨迹偏差范围内，则判断所述目标车辆行驶在所述第一车道内，反之则判断所述目标车辆行驶在所述第一车道之外的第二车道内，从而得到所述目标车辆的车道信息；

S5、根据所述车道信息将所述车牌号码匹配到对应的所述目标车辆上。

2.根据权利要求1所述的基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，其特征在于，在所述步骤S2中，根据所述目标车辆的行驶方向，在所述全景画面中依次分割出第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域，所述第一检测区域、所述第二检测区域和所述第三检测区域的边界之间互相覆盖，并且所述第一检测区域和所述第三检测区域的图像分辨率低于所述第二检测区域，以使所述第一检测区域和所述第三检测区域中的所述目标车辆更为清晰。

3.根据权利要求2所述的基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2中所述改进的yolov4目标检测模型具体包括：将原yolov4目标检测模型的网络输入层的尺寸扩大为832×416，所述第一检测区域、所述第二检测区域和所述第三检测区域的图像分辨率分别分割为832×416、1696×848和832×416。

4.根据权利要求2所述的基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2中所述改进的yolov4目标检测模型的训练过程具体包括：分别收集所述目标车辆在所述全景画面中的所述第一检测区域、所述第二检测区域和所述第三检测区域的图像样本，在所述图像样本中对所述目标车辆进行标注并作为训练样本进行训练。

5.根据权利要求1所述的基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：根据所述目标车辆在第一车道内行驶时所生成的所述车辆检测框的左下角坐标，拟合得到所述目标车辆在所述第一车道内行驶的直线轨迹方程，所述直线轨迹方程的表达式具体为：

y＝k*x+b

其中，(x，y)为车辆检测框的左下角坐标，k和b为直线轨迹方程的系数。

6.根据权利要求1所述的基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，其特征在于，所述第一车道为中间车道，所述第二车道设有两个且分布在所述第一车道的两侧，若所述实际轨迹偏差在所述容许轨迹偏差范围之外，则根据所述实际轨迹偏差的偏移方向，判断所述目标车辆行驶在对应的所述第二车道内。

7.根据权利要求5所述的基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，其特征在于，根据所述改进的yolov4目标检测模型的检测能力，在所述全景画面中框选出直线检测框，当所述目标车辆进入所述直线检测框后，开始拟合所述直线轨迹方程，并判断得到所述目标车辆的所述车道信息。

8.根据权利要求7所述的基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：在获取到所述目标车辆的所述车辆信息后，根据所述全景画面导入到所述改进的yolov4目标检测模型的时间，预测所述目标车辆在所述全景画面中到达的位置信息，根据所述车道信息和所述位置信息将所述车牌号码匹配到对应的所述目标车辆上。

9.根据权利要求1所述的基于全景视频的超重车辆检测跟踪方法，其特征在于，还包括步骤S6：在所述检测区域出口处的红绿灯之前设置触发线，当超重的所述目标车辆越过所述触发线时，控制所述红绿灯变红。

10.一种基于全景视频的超重车辆检测跟踪系统，其特征在于，包括：

前置采集模块，配置用于获取目标车辆的车辆信息，所述车辆信息至少包括车牌号码和车辆总重量；

检测模块，配置用于获取检测区域的全景画面并导入改进的yolov4目标检测模型中，对所述检测区域中的所述目标车辆进行检测并生成车辆检测框；

判断模块，配置用于根据所述目标车辆在第一车道内行驶时所生成的所述车辆检测框的坐标信息，拟合得到所述目标车辆在所述第一车道内行驶的轨迹方程，将所述目标车辆实际行驶时所生成的所述车辆检测框的坐标信息代入所述轨迹方程中，并将得到的实际轨迹偏差与预设的容许轨迹偏差进行比较，若所述实际轨迹偏差在所述容许轨迹偏差范围内，则判断所述目标车辆行驶在所述第一车道内，反之则判断所述目标车辆行驶在所述第一车道之外的第二车道内，从而得到所述目标车辆的车道信息；

车辆信息匹配模块，配置用于在获取到所述目标车辆的所述车辆信息后，根据所述全景画面导入到所述改进的yolov4目标检测模型的时间，预测所述目标车辆在所述全景画面中到达的位置信息，根据所述车道信息和所述位置信息将所述车牌号码匹配到对应的所述目标车辆上；

拦截模块，配置用于在所述检测区域出口处的红绿灯之前设置触发线，当超重的所述目标车辆越过所述触发线时，控制所述红绿灯变红。