[发明专利]一种公路交通事故判别方法及装置

权利要求书

1.一种公路交通事故判别方法，其特征在于，在所述公路的被监控路段中设置初始车辆撞线检测线以及跟踪停止线，所述方法包括：

获取被监控路段的视频图像；

从所述视频图像中提取车道线，确定各车道的范围，并对车道线进行编号；

对每一个车道上的车辆进行多目标检测跟踪，确定所述车辆的行驶轨迹；其中，依据车道检测结果对每一车道车辆进行多目标检测的步骤包括：当检测到车辆进入初始车辆撞线检测线后，提取撞线车辆极值稳定区；利用彩色信息滤除噪声，定位到最终跟踪目标，获取目标尺寸、车道编号信息；分别对各个车道中的车辆进行目标跟踪的步骤包括：确立单目标跟踪对象，提取目标的HOG特征，对单目标进行KCF跟踪，持续更新目标车辆行驶车道的编号信息，直到车辆驶出跟踪停止线，对撞线检测定位的每一辆车建立上述独立的KCF跟踪模型，即可构成该公路区域内的多目标跟踪模型；

根据所述车辆的行驶轨迹与所述车道线的相对位置，判断各所述车辆是否发生变更车道现象，当所述车辆的行驶轨迹偏离当前所在车道的范围时，则判定发生变更车道现象；

根据相邻帧数所述视频图像中车辆特征点的坐标差值，判断各所述车辆是否发生骤停现象，当所述坐标差值低于预设阈值时，则判定发生骤停现象；

当检测到所述被监控路段的同一车道中多个车辆发生变更车道现象和/或骤停现象时，判定所述被监控路段发生交通事故。

2.如权利要求1所述的公路交通事故判别方法，其特征在于，还包括：

根据相邻帧数所述视频图像中车辆特征点的坐标差值与时间差值，确定当前车道各车辆的平均行驶速度，并判断所述被监控路段是否发生交通拥堵现象。

3.如权利要求1或2所述的公路交通事故判别方法，其特征在于，所述从所述视频图像中提取车道线，确定各车道的范围包括：

采用线性车道模型，通过结构化随机森林的边缘检测算法提取所述车道线，确定各车道的范围。

4.如权利要求3所述的公路交通事故判别方法，其特征在于，对每一个车道上的车辆进行检测的步骤包括：

采用区域特征提取方法提取所述被监控路段中车辆的极值稳定区域；

获取最大极值稳定区域的二值化模板，并进行连通域分析，通过闭运算操作获取候选的连通域；

对所述候选的连通域的彩色信息进行噪声滤除，定位出所述车辆的车牌对象。

5.如权利要求4所述的公路交通事故判别方法，其特征在于，对每一个车道上的车辆进行跟踪的步骤包括：

根据定位到的所述车辆的车牌对象建立车辆跟踪目标框；

提取所述车辆跟踪目标框的HOG特征，建立对应车牌的回归模型，对所述车辆进行连续跟踪。

6.如权利要求5所述的公路交通事故判别方法，其特征在于，所述根据所述车辆的行驶轨迹与所述车道线的相对位置，判断各所述车辆是否发生变更车道现象包括：

获取所述跟踪目标框的几何中心坐标变换，当所述跟踪目标框的几何中心偏离当前车道的范围时，判断所述车辆变更车道线。

7.如权利要求1所述的公路交通事故判别方法，其特征在于，在所述获取被监控路段的视频图像之后还包括：

对所述视频图像进行预处理，以滤除干扰噪声。