[发明专利]一种识别车辆违章行为的方法、服务器及存储介质

说明书

本申请涉及图像检测领域，提供识别车辆违章行为的方法、服务器及存储介质，该方法包括：检测到停车图像中的检测对象为机动车后，根据边缘检测方式检测到停车图像中的检测对象为机动车后，利用图像识别算识别检测对象的特征区域，从特征区域中提取梯度直方图特征并输入神经网络分类器，以对神经网络分类器中的预训练模型进行训练，根据检测对象的位置信息对训练结果计算像素均值和标准差，将像素均值和标准差最大的计算结果确定为检测对象的车辆信息和泊车信息，根据检测对象的车辆信息和泊车信息判断检测对象是否符合违停条件。本方案能够提高违停识别准确率和速度、减轻交警工作量以及应对城市车辆增长迅速带来的日益严重的违章停车情况。

技术领域

本申请涉及图像检测领域，尤其涉及一种识别车辆违章行为的方法、服务器及存储介质。

背景技术

随着我国机动车保有量不断地增加,违章停车问题也逐渐增多。执勤交警受工作时间、人力等因素无法对所有违停车辆进行现场处罚,而定点的拍照或监控设备由于存在盲区也不能拍摄所有的违停行为，群众拍照举报系统往往也需要大量审核人员处理。

但是，现有机制中检测违章停车时，存在以下问题：

无法有效的、自动的判断车辆与停车标志线关系；

所拍摄的涉嫌违停车辆照片的存在失效和重复性问题；

对于群众拍照交通举报系统往往也需要大量审核人员处理，照片的筛选、识别效率低，且劳动强度大。

发明内容

本申请提供了一种识别车辆违章行为的方法、服务器及存储介质，能够解决现有技术中违停识别技术准确率低、速度慢，交警工作量大的问题。

第一方面，本申请提供一种识别车辆违章行为的方法，所述方法包括：

获取停车图像；

若检测到所述停车图像中的检测对象为机动车后，利用图像识别算法从所述停车图像中识别所述检测对象的车辆信息和泊车信息，所述车辆信息包括车辆类型和车牌号，所述泊车信息包括停车的位置信息和交通标志；

根据所述检测对象的车辆信息和泊车信息判断所述检测对象是否符合违停条件。

一种可能的设计中，所述获取停车图像之后，所述检测到所述停车图像中的检测对象为机动车之前，所述方法还包括：

在上传所述停车图像的入口设置上传条件，所述上传条件包括以下项之一：

车辆不同距离或角度的图像、或者包含车辆信息的图像。

一种可能的设计中，所述获取停车图像之后，所述检测到所述停车图像中的检测对象为机动车之前，所述方法还包括：

对上传的所有停车图像进行分析，获取所述停车图像的直方图的图像特征，所述图像特征包括旋转、位移、放大、缩小和不变性；

根据所述停车图像的图像特征，对所有上传的停车图像进行直方图比较，将在预设的阈值范围内的近似图像确定为重复的停车图像；

对在预设的阈值范围内的近似图像进行剔除处理。

一种可能的设计中，所述从所述停车图像中识别所述检测对象的车辆信息和泊车信息，包括：

将所述停车图像分割成多个超像素区域块；

采用局部分类器从各超像素区域块中识别出带有车辆特征信息的超像素区域块；

若各超像素区域块中存在带有车辆特征信息的超像素区域块，则从带有车辆特征信息的超像素区域块中提取车辆类别特征信息；

若根据提取的车辆类别特征信息确定所述检测对象为机动车，则根据带有车辆特征信息的超像素区域块识别所述检测对象的位置信息和所述交通标志的位置信息。