[发明专利]视频数据分析方法及装置、树莓派装置及可读存储介质

说明书

本申请提供一种视频数据分析方法，包括：接收监控道路状况的视频信息；提取并追踪所述视频信息中的特征点；过滤视频背景中的特征点，得到车辆的特征点；根据所述车辆的特征点得到道路轮廓；基于所述道路轮廓提取所述视频信息中的目标车辆；及识别所述目标车辆的类别。本申请还提供一种视频数据分析装置、树莓派装置及存储介质。应用本申请可以在计算力有限的树莓派装置中进行实时高精度的车辆与道路轮廓检测。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种视频数据分析方法及装置、树莓派装置及可读存储介质。

背景技术

在智能交通系统中，精确实时地从摄像头拍摄的视频中提取道路与车流信息，是保证多种系统功能的一项基础。目前在城市中，大多数情形下摄像头只有记录道路交通状况的功能，并没有实时检测交通状况的功能。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种视频数据分析方法及装置、树莓派装置及可读存储介质，可以在计算力有限的树莓派装置中进行实时高精度的车辆与道路轮廓检测。

本申请的第一方面提供一种视频数据分析方法，所述方法包括：

接收监控道路状况的视频信息；

提取并追踪所述视频信息中的特征点；

过滤视频背景中的特征点，得到车辆的特征点；

根据所述车辆的特征点得到道路轮廓；

基于所述道路轮廓提取所述视频信息中的目标车辆；及

识别所述目标车辆的类别。

进一步地，所述过滤视频背景中的特征点，得到车辆的特征点包括：

获取特征点移动的速度；

比较所述特征点的速度与速度阈值；

当所述特征点的速度小于或等于所述速度阈值时，过滤所述特征点；

当所述特征点的速度大于所述速度阈值时，保留所述特征点。

进一步地，根据所述车辆的特征点得到道路轮廓包括：

获取车辆的特征点的移动方向和位置信息；

根据所述特征点的移动方向和位置信息进行聚类得到多个聚类簇；

根据每个聚类簇的形状得到道路轮廓。

进一步地，所述识别所述目标车辆的类别包括：

将所述目标车辆输入预先训练好的车辆类型识别模型中；

获取所述车辆类型识别模型输出的识别结果；及

根据所述识别结果确定所述目标车辆的类别。

进一步地，所述方法还包括：

根据所述道路轮廓提取视频信息中道路区域，得到道路区域图像；

获取所述道路区域图像的参数值，其中，所述参数值包括灰度值和反射值；及

根据所述参数值和接收的温度和湿度信息分析道路状态。

本申请的第二方面提供一种视频数据分析装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收监控道路状况的视频信息；

提取模块，用于提取并追踪所述视频信息中的特征点；

过滤模块，用于过滤视频背景中的特征点，得到车辆的特征点；

处理模块，用于根据所述车辆的特征点得到道路轮廓；