[发明专利]一种基于视觉的城市道路交通交警指挥方法

权利要求书

1.一种基于视觉的城市道路交通交警指挥方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过路口架设的摄像机实时采集当前路口的图像，并上传至服务器；

步骤2：在服务器上对采集到的图像进行交警手势识别，得到当前路口交警的手势识别结果；

步骤3：在服务器上对上述采集到的图像进行车辆检测，得到当前路口的车辆状态数据并统计结果；

步骤4：根据当前的交警手势列举出所有下一时刻可能的手势，并计算车辆道路通行效率，并根据得到的车辆道路通行效率决策出交警下一时刻的指挥手势结果，其具体操作步骤为：

S41：采用车辆道路通行效率公式，计算得出车辆道路通行的最优解，且所述车辆道路通行效率公式为：

K_M＝αL_M+β/V_M+δW_M (1)，

其中，L_M为平均排队长度，V_M为平均速度，W_M为平均等待时间，α、β、δ分别为平均排队长度、平均速度、平均等待时间的系数，并且α+β+δ＝1,α≥0,β≥0,δ≥0；

S42：假如当前的手势G₀，其对应的通行效率为K_M0，下一时刻可能的手势为G_i，其对应的通行效率为K_Mi；

S43：列举所有下一时刻的手势，对应的所有的通行效率，当K_Mi最小时，下一时刻的手势为G_iN，即为最佳的手势，把该结果发送给交警；

步骤5：服务器通过网络向交警的接收设备上推送指挥手势结果，交警按照提醒的指挥手势结果做出指挥。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的城市道路交通交警指挥方法，其特征在于，步骤2的具体操作步骤包括：

S21：将采集到的图像进行去噪、图像增强预处理操作；

S22：基于SSD网络的深度学习网络进行目标检测，从预处理后的图像中提取交警区域，提取出图像中的交警信息；

S23：采用基于MobileNet网络的交警单帧骨架提取，对提取的骨架标记相应的位置，该位置用于后续的交警序列识别；

S24：将标记位置提取出的骨架信息，按时间序列形成关节点序列；

S25：采用基于长短期记忆网络的交警手势信号识别模型，对得到的关节点序列进行建模分析，最终得到手势识别结果。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的城市道路交通交警指挥方法，其特征在于，步骤3中的具体操作步骤为：

S31：将采集到的图像进行去噪、图像增强预处理操作；

S32：将预处理后的图像，按照道路线将道路进行分块，分为：面对摄像头的为进来方向道路，背离摄像头的为出去方向道路；

S33：基于SSD网络的深度学习网络，分别对进来方向道路和出去方向道路进行车辆检测，提取出在一个周期内各区域中的车辆数目；

S34：通过所述车辆状态来估计车辆通行的平均排队长度L_M，平均速度V_M和平均等待时间W_M。

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉的城市道路交通交警指挥方法，其特征在于，布设在多个路口的多个摄像机能够通过服务器进行统一管理，对各个路口采集到的车辆和交警手势图像统一进行处理，用于提高城市道路车辆的通行率。