[发明专利]基于图像处理的高速公路交通事件检测方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S20，获取高速公路的实时监控视频，并对实时监控视频进行帧处理，提取出实时监控视频中连续的多个图片；

S30，采用预先训练的目标检测器识别各个图片中的车辆；所述目标检测器具有识别所输入图片中的车辆的功能；

S40，对各个图片中的车辆进行多目标追踪，在多目标追踪过程中对各个车辆的运动状态进行分析，以判断高速公路当前状态为正常行驶状态、超速行驶状态或者持续低速状态。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，还包括：

S10，收集多个高速公路车辆图片，根据各个高速公路车辆图片构建训练数据集，将练数据集输入神经网络进行训练，以得到具有识别所输入图片中车辆的功能的目标检测器。

3.根据权利要求2所述的基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，收集多个高速公路车辆图片，根据各个高速公路车辆图片构建训练数据集包括：

收集多个高速公路车辆图片，对各个高速公路车辆图片中的车辆进行标注，根据标注后的各个高速公路车辆图片构建训练数据集。

4.根据权利要求1所述的基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，对实时监控视频进行帧处理包括：

利用Open-cv软件对实时监控视频进行处理，提前实时监控视频的各图片帧，将实时监控视频分解成图片。

5.根据权利要求1所述的基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，对各个图片中的车辆进行多目标追踪包括：

利用deepsort算法对每一个车辆都创建跟踪器并标注目标，利用卡尔曼滤波模型和匈牙利算法在视频帧中对每个车辆进行跟踪，其中卡尔曼滤波器采用匀速模型和线性观测模型，deepsort跟踪器输出目标的状态值。

6.根据权利要求1所述的基于图像处理的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，在多目标追踪过程中对各个车辆的运动状态进行分析，以判断高速公路当前状态为正常行驶状态、超速行驶状态或者持续低速状态包括：

在多目标追踪过程中对各个车辆的运动状态进行分析，获取各个车辆在设定时段内的平均行驶速度，若平均行驶速度大于阈值上限，判定高速公路当前出现超速行驶状态，若平均行驶速度小于阈值下限，判定高速公路当前出现持续低速状态，若平均行驶速度大于等于阈值下限，且小于等于阈值上限，判定高速公路当前为正常行驶状态。