[发明专利]智能交通系统管理方法及相关产品

权利要求书

1.一种智能交通系统，其特征在于，所述智能交通系统包括获取电路、人工智能芯片和配置电路，所述智能交通系统连接至少一个摄像头，其中，

所述获取电路，用于获取目标环境参数，所述目标环境参数包括人流信息、天气、时间、温度、湿度、市政工程规模参数和地理位置；

所述人工智能芯片，用于将所述目标环境参数输入到预设神经网络模型，得到与所述目标环境参数相应的用于配置交通的目标交通配置参数，所述预设神经网络模型由针对不同环境参数下的交通配置参数训练得到；

所述配置电路，用于依据所述目标交通配置参数进行参数配置；

其中，在所述获取目标环境参数方面，所述获取电路具体用于：

通过所述至少一个摄像头获取包含当前时刻的预设时间段内的视频片段；

对所述视频片段进行解析，得到M帧视频图像，所述M为大于1的整数；

对所述多帧视频图像进行人脸识别，得到P个人脸图像，所述P为大于1的整数；

对所述P个人脸图像进行去重操作，得到Q个人脸图像，所述Q为小于或等于所述P的正整数；

将所述Q个人脸图像与所述M确定所述人流信息；

其中，在所述对所述P个人脸图像进行去重操作，得到Q个人脸图像方面，所述获取电路具体用于：

将所述P个人脸图像进行聚类分析，得到K个人脸集合，所述K为正整数；

将所述K个人脸集合中的任一人脸集合以两两匹配的方式进行分类，得到Q个目标人脸集合，所述Q为大于或等于所述K的整数；

从所述Q个目标人脸集合中的每一目标人脸集合中选取图像质量最好的一张人脸图像，得到所述Q个人脸图像；

其中，在所述从所述Q个目标人脸集合中的每一目标人脸集合中选取图像质量最好的一张人脸图像方面，所述获取电路具体用于：

将目标人脸集合j中的所有人脸图像划分为多个区域，所述目标人脸集合j为所述Q个目标人脸集合中的任一目标人脸集合；

确定所述所有人脸图像中每一人脸图像的所述多个区域中每一区域的特征点分布密度，得到多个特征点分布密度集合，每一人脸图像对应一个特征点分布集合；

依据所述多个特征点分布密度集合确定所述所有人脸图像中每一人脸图像对应的均方差，得到多个目标均方差，每一人脸图像对应一个目标均方差；

依据所述多个特征点分布密度集合确定所述人脸图像中每一人脸图像对应的平均特征点分布密度，得到多个目标平均特征点分布密度，每一人脸图像对应一个目标平均特征点分布密度；

获取预设的均方差对应的第一权重值以及平均特征点分布密度对应的第二权重值；

依据所述第一权重值、所述第二权重值、所述多个目标均方差和所述多个目标平均特征点分布密度进行加权运算，得到多个评价值；

从所述多个平均值中选取最大值，将该最大值对应的人脸图像作为所述目标人脸集合j中图像质量最好的一张人脸图像。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，在所述至少一个摄像头为多个摄像头时，在所述通过所述至少一个摄像头获取包含当前时刻的预设时间段内的视频片段方面，所述获取电路具体用于：

在所述多个摄像头中的任一摄像头在拍摄到人脸时，调整所述多个摄像头中每一摄像头的摄像角度和视角范围，得到所述多个摄像头形成360度无死角拍摄模式；

控制所述多个摄像头中所有摄像头在所述预设时间段内进行拍摄，得到多个视频片段，每一摄像头对应一个视频片段；

将所述多个视频片段进行拼接，得到所述预设时间段内的全方位视角的视频片段。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述获取电路还包括人工智能装置，其中，

所述人工智能装置，用于对所述P个人脸图像进行图像增强处理；

在所述对所述P个人脸图像进行去重操作，得到Q个人脸图像方面，所述获取电路具体用于：

对图像增强处理后的所述P个人脸图像进行去重操作，得到所述Q个人脸图像。