[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

说明书

本发明公开了一种交通事故检测方法、装置、电子设备及存储介质，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。只要在主要路口或路段安装图像采集设备，即可实现全时段全路段的检测，并且不需要交警人工检测，节省了人力物力资源。

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种交通事故检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在交通视频监控领域，每天都会产生海量的视频数据，如何利用这些数据进行更好地交通管理是非常有价值的研究。交通事件主要包括交通违法行为，交通拥堵，交通事故等。其中，交通事故的处理对交管部门的快速响应能力有更高的要求，因此交通事故检测能够有效提高交通管理效率。

现有技术在检测交通事故时，一般是交警在主要路口或路段进行现场检测，这种方式消耗人力物力资源较大，而且不可能实现全时段全路段的检测。

发明内容

本发明实施例提供了一种交通事故检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术存在的消耗人力物力资源较大，而且不可能实现全时段全路段检测的问题。

本发明实施例提供了一种交通事故检测方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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：