[发明专利]一种交通事故检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种交通事故检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取监控区域的第一图像以及与所述第一图像间隔预设第一帧数的第二图像，基于预先训练完成的图像分割模型，确定所述第一图像中的每个目标对象分别对应的第一区域，以及所述第二图像中的所述每个目标对象分别对应的第二区域；

根据所述每个目标对象分别对应的第一区域和第二区域的位置信息，筛选出运动异常的目标对象；

判断所述第一图像中任意两个运动异常的目标对象对应的第一区域之间的距离是否小于预设的距离阈值，如果是，确定发生交通事故；

所述基于预先训练完成的图像分割模型，确定所述第一图像中的每个目标对象分别对应的第一区域包括：

基于预先训练完成的图像分割模型，确定所述第一图像中的每个运动目标对象分别对应的第一区域及每个背景目标对象分别对应的第一区域；其中，所述运动目标对象包括机动车、非机动车和行人；

所述判断所述第一图像中任意两个运动异常的目标对象对应的第一区域之间的距离是否小于预设的距离阈值包括：

针对每个运动异常的非机动车，将该运动异常的非机动车作为待检测非机动车，判断是否存在与该待检测非机动车对应的第一区域的距离小于预设的距离阈值的运动异常的非机动车对应的第一区域、运动异常的机动车对应的第一区域、运动异常的行人对应的第一区域以及背景目标对象对应的第一区域；

针对每个运动异常的行人对应的第一区域，判断是否存在与该第一区域的距离小于预设的距离阈值的运动异常的非机动车对应的第一区域和运动异常的机动车对应的第一区域；

针对每个运动异常的机动车，将该运动异常的机动车作为待检测机动车，判断是否存在与该待检测机动车对应的第一区域的距离小于预设的距离阈值的运动异常的机动车对应的第一区域、运动异常的非机动车对应的第一区域、运动异常的行人对应的第一区域以及背景目标对象对应的第一区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个目标对象分别对应的第一区域和第二区域的位置信息，筛选出运动异常的目标对象包括：

针对所述每个目标对象，若该目标对象为机动车，获取与所述第二图像间隔预设第二帧数的第三图像，基于所述图像分割模型确定所述第三图像中的该目标对象分别对应的第三区域；根据该目标对象分别对应的第一区域、第二区域和第三区域的重心的位置信息，确定该目标对象的运动参数变化量；若所述运动参数变化量大于预设的运动参数阈值，确定该目标对象为运动异常的目标对象。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个目标对象分别对应的第一区域和第二区域的位置信息，筛选出运动异常的目标对象包括：

针对所述每个目标对象，若该目标对象为非机动车或行人，根据该目标对象分别对应的第一区域和第二区域的位置信息，确定该目标对象分别对应的第一区域和第二区域的交并比；若所述交并比小于预设的交并比阈值，确定该目标对象为运动异常的目标对象。

4.一种图像分割模型的训练方法，将所述训练方法应用于权利要求1至3任一项的交通事故检测方法中的图像分割模型，其特征在于，所述方法包括：

针对样本集中的每个第四图像，将该第四图像和该第四图像对应的标注图像输入图像分割模型，完成对所述图像分割模型的训练；其中，该标注图像中标注有该第四图像中机动车、非机动车、行人以及背景目标对象分别对应的区域以及区域类别信息。