[发明专利]基于深度卷积神经网络的违章停车和抛锚车视觉检测系统

说明书

技术领域

本发明涉及人工智能、卷积神经网络和计算机视觉在违章停车和抛锚车检测方面的应用，属于智能交通领域。

背景技术

当今交通问题已经成为全球性的“城市通病”，而违章停车是城市“交通病症”的主要表现。城市违章停车的“病因”源于多种因素，且违章停车和抛锚车直接影响着道路的畅通和行人的安全，车辆违章停车一直是交通管理的顽疾。如何规范驾驶员的驾驶行为，对违反交通规则的行为及时准确地进行取证查处，是道路监控的一个关键。

道路交通事故统计分析表明，交通事件具有以下几个特征：1)20％～50％的交通事故是由于受到已发生交通事件的影响而造成的,这里已发生交通事件称为一次事件，随后发生的事故被称为二次事故；2)50％以上的二次事故是在一次事件发生后10分钟内发生的，很多情况下，这些二次事故是由于小规模的一次事件造成的，如果将一次事件信息提前提供给驶来车辆的司机，这些二次事故是能够避免的；3)在城市道路上,交通事故和车辆抛锚导致的交通拥堵占全部拥堵的20％，而且这类拥堵持续的时间更长。

因此，采用交通事件自动检测系统对交通事件进行快速准确的检测、及时发现事件、采取措施及时有效地处理和消除交通事件、并将事件信息报警给后来车辆的司机就能够减少或避免交通拥堵和预防二次交通事故的发生。

中国发明专利申请号为201310020965.2公开了一种检测违章停车的方法，包括：检测视频图像内存在运动图像的区域；提取该运动图像的区域的特征点；如果提取的特征点与预先记录的一组基准特征点匹配成功，则确定存在违章停车。据称该方法可有效识别出视频图像中存在的运动图像与之前记录的图像中的特征点是否一致，从而判断是否存在违章停车。

中国发明专利申请号为201310020978.X公开了一种违章停车检测方法，包括步骤：指定采集的视频序列中的每帧图像的禁停区域；进行前景检测，检测出前景中的目标；跟踪检测到的目标，判断是否有目标进入所述禁停区域，是，则绘制禁停区域内的颜色直方图，否，则继续判断；监测所述颜色直方图的发生变化后持续的时长，判断该时长是否大于预设时间，是，则判定在禁停区域内有违章停车，否，则判定在禁停区域内没有违章停车。

中国发明专利申请号为201310251206.7公开了一种基于视频技术的交通违章检测方法，包括以下步骤：1)载入当前帧的视频图像，对背景进行动态更新；2)对目标图像进行滤波处理，并进行背景差分，获得前景图像；3)二值化前景图像；4)对二值化图像进行判断，在设定的检测区内是否有车辆；若没有，则结束对该帧的处理，调到下一帧；若有车辆，则计算车辆的质心位置M；5)根据质心位置判断车辆的违章行为。

中国发明专利申请号为201410549079.3公开了一种基于图像纹理的违章停车检测方法，该方法包括以下几个步骤，依次是获取背景、目标分割及纹理分析，获取背景主要是指确定检测区域、检测区域划分区间、构建检测区域模型及背景更新，目标分割主要是指动态阈值选择、目标分割及形态学滤波，采用动态阈值的目标分割方法可以更准确的分割出运动目标，同时使用形态学滤波中开运算可以有效去除；分割过程中产生的噪声干扰，纹理分析主要是指静止目标检测、停驶车辆识别及违章停车事件确认，通过分析图像灰度值达到稳定状态的过程判断是否有静止目标出现，同时通过图像灰度共生矩阵的熵值去除此过程中存在的误报警。

中国发明专利申请号为201610387236.4公开了一种违章停车检测方法和装置，包括步骤：对输入的当前视频帧的禁停区域进行车辆检测得到标记的检测框，将当前视频帧中的所有检测框写入当前队列；将当前队列中的所有检测框与候选队列中的所有检测框进行相似度比较；当候选队列中的检测框与当前队列中的任一检测框的相似度大于或等于第一阈值时，判决该检测框出现在当前视频帧中，否则判决该检测框没有出现在当前视频帧中；统计候选队列中的检测框在连续多帧视频帧中出现的概率值；当概率值大于或等于设定概率值P0时，判决该检测框中的车辆为违章停车车辆；当当前队列中的检测框与候选队列中的所有检测框的相似度均小于第一阈值时，将该检测框加入候选队列中。