[发明专利]一种基于图像分割算法道路事故重建与协助定责方法

权利要求书

1.一种基于图像分割算法道路事故重建与协助定责方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、道路监控摄像头接收保存多路视频流，并接入至信息处理模块；

S2、根据视频流获取道路信息，并生成道路信息配置文件；

S3、根据道路信息进行目标检测，判断出是否存在异常；

S4、通过计算分析模块获取完整事故视频，并生成所有目标路径点、生成运动轨迹与趋势；

S5、根据运动轨迹进行判断，判定责任所属；

S6、生成道路情况日志，保存于日志管理模块。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割算法道路事故重建与协助定责方法，其特征在于，所述根据视频流获取道路信息，并生成道路信息配置文件包括以下步骤：

S21、将首次接入的视频流分配设备号进行解码；

S22、将解码后的帧信息输入计算分析模块进行道路标线识别，获取道路信息；

S23、根据识别获得的信息，将道路划分为若干区域，生成网格化映射，并同步生成道路信息配置文件。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像分割算法道路事故重建与协助定责方法，其特征在于，所述将解码后的帧信息输入计算分析模块进行道路标线识别，获取道路信息包括以下步骤：

S221、采用改良的霍夫直线检测算法识别车道标线和箭头生成车道信息；

S222、采用Sobel算子对视频帧转化的灰度图作滤波计算，获得道路标线边缘。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像分割算法道路事故重建与协助定责方法，其特征在于，所述根据识别获得的信息，将道路划分为若干区域，生成网格化映射，并同步生成道路信息配置文件包括以下步骤：

S231、根据识别获得的信息按照预设的精细度将视频中的区块分类为机动车道、非机动车道、人行道、过街通道、绿化带区域；

S232、根据引入道路建设先验知识获取的设备的透视矩阵H；

S233、基于透视矩阵H换算出视频画面中物体在实际空间上中的位置。

5.根据权利要求4所述的一种基于图像分割算法道路事故重建与协助定责方法，其特征在于，所述基于透视矩阵H换算出视频画面中物体在实际空间上中的位置的计算公式为：

式中，为透视后的三维坐标， 为视频画面的平面坐标。

6.根据权利要求5所述的一种基于图像分割算法道路事故重建与协助定责方法，其特征在于，所述根据道路信息进行目标检测，判断出是否存在异常包括以下步骤：

S31、事故监测模块根据道路信息，使用卷积神经网络模型YOLO V7对视频帧进行目标检测；

S32、获取视频画面中所有车辆在图像内相对坐标、车牌号、外观颜色、车型类别与时间戳；

S33、事故监测模块根据预设周期进行车辆状态判断；

S34、若检出躺倒人员、翻倒非机动车，或检出超过预设周期异常停留于画面中的车辆，则继续向下执行，反之，则直接生成道路情况日志。

7.根据权利要求6所述的一种基于图像分割算法道路事故重建与协助定责方法，其特征在于，所述通过计算分析模块获取完整事故视频，并生成所有目标路径点、生成运动轨迹与趋势包括以下步骤：

S41、以异常目标出现的时间戳为始，检出超过预设周期异常时的时间戳为末，计算分析模块从信息处理模块获取全部帧，进行事故分析；

S42、使用BlendMask模型对所获得的帧进行实例分割，获取帧画面中每个目标的像素范围；

S43、根据目标底部像素中心点所处的网格区域，记录单位时间内网格变化进行超速判断，同时通过中心点生成运动轨迹及运动趋势。

8.根据权利要求7所述的一种基于图像分割算法道路事故重建与协助定责方法，其特征在于，所述BlendMask模型由底部模块、顶部注意力层、和遮罩融合模块构成；

所述底部模块，用于对底层特征进行处理；

所述顶部注意力层，用于预测顶层注意力参数；

所述遮罩融合模块，用于结合底部模块和顶部注意力层的输出，获取目标的轮廓遮罩。