[发明专利]一种基于Docker平台的视频车辆跟踪分析方法

摘要

本发明属于视频车辆跟踪分析技术领域，特别涉及一种基于Docker平台的视频车辆跟踪分析方法。本发明根据目标车辆的特征信息、运行方向以及运行速度判断目标车辆可能经过的摄像机点位，根据本摄像机点位与其上一摄像机点位之间的距离和目标车辆的运行速度，判断目标车辆到达本摄像机点位的时间点，且基于视频流实现车辆运行轨迹的自动跟踪，根据目标车辆运行方向进行自动判别和跟踪，无需进行手动切换，大大提高了业务处理效率，而且本发明能够对复杂视频场景进行车辆识别和特征分析，本发明跟踪识别的准确性高，可靠性好。

主权项

一种基于Docker平台的视频车辆跟踪分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定目标车辆，定位最初发现目标车辆的摄像机点位和时间点；S2、设置目标车辆跟踪任务，开始执行跟踪任务；S3、提取最初发现目标车辆的摄像机所采集的目标车辆，并识别目标车辆的特征信息、运行方向以及运行速度；S4、根据目标车辆的特征信息、运行方向以及运行速度判断目标车辆可能经过的摄像机点位，根据本摄像机点位与其上一摄像机点位之间的距离和目标车辆的运行速度，判断目标车辆到达各个摄像机点位的时间点；S5、获取步骤S4中得到的各摄像机点位对应的摄像机的历史视频，将目标车辆的特征信息与历史视频中的车辆特征信息进行比对分析，如果历史视频中存在的车辆特征信息与目标车辆的特征信息的相似度大于设定值，则获取历史视频中的车辆对象、运行方向以及运行速度，如果历史视频中存在的车辆特征信息与目标车辆的特征信息的相似度小于设定值，则将该历史视频对应的摄像机点位舍弃；S6、重复步骤S4和S5，直至得到目标车辆的落脚点；S7、保存目标车辆的特征信息；S8、将目标车辆的行驶轨迹按照时间顺序在地图上展示。