[发明专利]基于交通路口识别的安全预警方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种基于交通路口识别的安全预警方法、装置及电子设备，该方法包括：实时获取车辆前方的路面视频数据；将路面视频数据转换成多个待识别图片；将多个待识别图片输入预设的交通标识识别模型，获得路口标识的识别结果，根据识别结果确定车辆是否即将到达或驶离交通路口，识别结果包括是否存在路口标识；路口标识包括人行横道标识、人行横道预告标识、路口减速线标识和导向箭头标识；若确定车辆即将到达或驶离交通路口，生成安全预警信息；其中，交通标识识别模型为根据不同天气或光照条件下路面图片样本确定的图像特征和路口标识特征作为输入，通过机器学习训练得到的模型，本方法能提醒驾驶员观察路况以及时减速，提高行车安全。

技术领域

本发明涉及道路交通安全技术领域，尤其涉及一种基于交通路口识别的安全预警方法、装置及电子设备。

背景技术

交通路口是道路交通全过程中较为重要的场景，因为交通路口的路况复杂多变，汇集的交通流众多，车辆和行人分布也更密集，所以，交通路口处存在着更多的交通冲突及安全隐患。

针对交通路口安全管理，现有技术中通常有两种方式，其一、在交通路口处借助外围设备安装监控提醒系统，当监控提醒系统监控到车辆到达路口时，发出声光信号提醒车辆内的驾驶员，此方式中，车辆内的驾驶员往往由于路口人车密集或环境嘈杂导致的干扰而无法接收到声光提醒信号；其二、在车辆上安装监控提醒系统，采用各个路口的特征图片进行交通路口的识别，再通过声光信号提醒驾驶员，此方式中，因为各个交通路口千差万别、复杂多样，导致交通路口类别错乱，并且各种不同天气或环境对交通路口特征识别的影响也非常大，导致交通路口识别准确率很低、所获提醒信号可参考性差。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种基于交通路口识别的安全预警方法、装置及电子设备。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于交通路口识别的安全预警方法，包括：

实时获取沿驾驶路线上车辆前方的路面视频数据；

将所述路面视频数据转换成多个待识别图片；

将所述多个待识别图片输入预设的交通标识识别模型，获得所述交通标识识别模型输出的路口标识的识别结果，并根据所述识别结果确定车辆是否即将到达或驶离交通路口，所述识别结果包括是否存在所述路口标识；所述路口标识包括人行横道标识、人行横道预告标识、路口减速线标识和导向箭头标识；

若确定车辆即将到达或驶离交通路口，生成安全预警信息；

其中，所述交通标识识别模型为根据不同天气或光照条件下路面图片样本确定的图像特征和路口标识特征作为输入，通过机器学习训练得到的，用于进行路口标识识别的模型。

进一步地，所述交通标识识别模型的训练过程包括：采用Python语言和PyTorch框架对不同天气或光照条件下路面图片进行检测训练，并获得模型数据文件。

进一步地，所述安全预警方法还包括：对所述模型数据文件进行压缩加密处理，获得网络结构数据文件和权重参数数据文件，所述网络结构数据文件为模型训练过程所需的路面图片数据的网络化结构存储文件，所述权重参数数据文件为模型训练后获得的用于描述模型的权重参数信息数据。

进一步地，所述网络结构数据文件采用.net文件格式，所述权重参数数据文件采用.weight文件格式。

进一步地，所述安全预警方法，通过可执行程序和动态链接库将所述路面视频数据转换成多个待识别图片。

进一步地，所述模型数据文件中还包括所述路口标识的类别信息、位置信息和置信度信息；

相应的，识别结果为存在路口标识时，所述识别结果还包括路口标识对应的类别信息、位置信息和置信度信息。