[发明专利]一种基于似物性模型的路口违章行为智能检测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于似物性模型的路口违章行为智能检测方法及系统，该方法应用在城市交通中基于视频的路口行人闯红灯事件检测领域，其特征是利用似物性模型快速检测行人，并利用轨迹过滤的方法提高检测准确率，结合信号灯状态检测最终完成行人闯红灯事件的判断。本方法首先采集交叉口过街行人图像，并人工标定其坐标位置，在给定数据集上训练得到行人似物性模型；然后，利用似物性模型快速的检测视频图像中的行人，并对检测得到的行人，根据距离和角度关系，建立行人的运动轨迹；最后，结合信号灯状态和行人的轨迹特征，判断行人闯红灯事件，并抓拍和语音提示。

主权项

一种基于似物性模型的路口违章行为智能检测方法，其特征在于，所述检测方法依次进行如下步骤：（1）采集交通场景下道路交叉口行人过街图像，并人工标注行人位置，作为训练数据集；提取行人区域正样本和行人区域负样本的8*8图像梯度特征，所述行人区域正样本为路口图像中包含了行人的图像区域，行人区域负样本为路口图像中不包含行人及包含不完整行人的图像区域；并将所述图像梯度特征输入到支持向量机中训练，得到行人似物性模型；采用如下似物性度量方法以训练行人似物性模型：式中，w为64维向量，是在数据集上训练得到的行人似物性模型；g_L表示待判断的图像区域L的64维梯度特征；表示支持向量机的向量内积运算；s_L 表示似物性度量值，其反映图像区域L中目标可能是行人的程度；（2）对交叉口信号灯图像进行采集，并根据图像颜色分布情况自动识别信号灯状态；（3）在红灯时间内，利用所述行人似物性模型检测过街行人，首先根据步骤（1）所得到的行人似物性模型，找出潜在的可能存在行人的区域；然后计算区域图像中行人的长宽比A=W/L，根据A的取值范围（0.3,0.5），过滤所有不符合条件的行人；（4）对于所检测到的行人计算其重心坐标位置，并加入候选行人集合S；在S中，利用行人的位置关系，生成n条行人轨迹；（5）当行人轨迹中的行人位置个数大于阈值m时候，抓拍当前行人图像并存储，并给予过街行人语音和图像警报。