[发明专利]基于深度学习的机动车未按规定保持安全距离智能识别方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的机动车未按规定保持安全距离智能识别方法，其特征在于，包括：

在检测到预先标定的标准检测区域内驶入车辆时，将该车辆记为后方车辆，并检测在所述标准检测区域内在同一车道中所述后方车辆的前方是否有前方车辆；

若是，则获取所述后方车辆的行驶速度，并拍摄第一图像，所述第一图像包含所述前方车辆和所述后方车辆；

根据深度学习的神经元网络模型和所述第一图像，确定在所述世界坐标系中所述前方车辆的后车轮着地点和所述后方车辆的前车轮着地点；

根据所述前方车辆的后车轮着地点和所述后方车辆的前车轮着地点，确定所述前方车辆和所述后方车辆之间的距离，并将该距离记为第一距离；

根据所述第一距离和所述行驶速度，判断所述后方车辆是否与所述前方车辆保持安全距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在检测到预先标定的标准检测区域内驶入所述后方车辆时，拍摄第二图像，所述第二图像中包括所述后方车辆的车头；

在确定所述后方车辆未与所述前方车辆保持安全距离时，将所述第一图像和所述第二图像合成为一张图像，并将合成图像作为所述后车车辆的交通违法证据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定在所述世界坐标系中所述前方车辆的后车轮着地点和所述后方车辆的前车轮着地点，包括：

采用预先训练的深度学习的神经元网络模型识别所述第一图像中所述后车轮着地点所在的像素点和所述前车轮着地点所在的像素点；

通过对所述标准检测区域进行像素标定，建立世界坐标系中的位置点与所述第一图像中的像素点之间的投射变换关系；

根据所述第一图像中所述后车轮着地点所在的像素点和所述透射变换关系，确定所述后车轮着地点在所述世界坐标系中的位置；

根据所述第一图像中所述前车轮着地点所在的像素点和所述投射变换关系，确定所述前车轮着地点在所述世界坐标系中的位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述前方车辆和所述后方车辆之间的距离，包括：

将在所述世界坐标系中所述前方车辆的后车轮着地点的位置与所述后方车辆的前车轮着地点的位置作差，并将得到的差值减去预设裕量，得到所述第一距离。

5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征就在于，所述判断所述后方车辆是否与所述前方车辆保持安全距离，包括：

若所述行驶速度大于100km/h且所述第一距离小于100m，则确定所述后方车辆未与所述前方车辆保持安全距离。

6.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述判断所述后方车辆是否与所述前方车辆保持安全距离，包括：

若所述行驶速度小于或等于100km/h且所述第一距离小于50m，则确定所述后方车辆未与所述前方车辆保持安全距离。

7.一种基于深度学习的机动车未按规定保持安全距离智能识别系统，其特征在于，包括：

车辆检测模块，在检测到预先标定的标准检测区域内驶入车辆时，将该车辆记为后方车辆，并检测在所述标准检测区域内在同一车道中所述后方车辆的前方是否有前方车辆；

第一拍摄模块，用于在所述检测模块检测到所述前方车辆时，获取所述后方车辆的行驶速度，并拍摄第一图像，所述第一图像包含所述前方车辆和所述后方车辆；

位置确定模块，用于根据深度学习的神经元网络模型和所述第一图像，确定在所述世界坐标系中所述前方车辆的后车轮着地点和所述后方车辆的前车轮着地点；

距离确定模块，用于根据所述前方车辆的后车轮着地点和所述后方车辆的前车轮着地点，确定所述前方车辆和所述后方车辆之间的距离，并将该距离记为第一距离；

判断模块，用于根据所述第一距离和所述行驶速度，判断所述后方车辆是否与所述前方车辆保持安全距离。