[发明专利]一种交通事件检测方法、系统及电子设备

说明书

本申请提供了交通事件检测方法，属于检测技术领域，包括：预先设置交通监控摄像头的多个长距离预置位；根据预设巡航规则控制监控摄像头巡航至指定的长距离预置位；在巡航过程中执行预置位校验算法；巡航至指定预置位后，执行画面抖动检测算法以获得抖动数据；用深度神经网络模型进行交通目标的检测，用跟踪算法获得交通目标的运动估计随机量，将抖动数据补偿到运动估计随机量上，再用匈牙利关联算法进行多目标全局跟踪以获得多目标的时空轨迹；基于时空轨迹及道路区域规则进行逻辑判断，得到交通事件的检测结果。本申请扩大了事件检测的范围；通过画面抖动检测和补偿，降低了长距离预置位的设置中相机抖动导致图像模糊和跟踪失效情况的发生。

技术领域

本申请涉及交通事件检测技术领域，具体而言，涉及一种交通事件检测方法、系统及电子设备。

背景技术

我国已成为全球机动车保有量最大、高速公路里程最长的国家，2019年全国高速公路总里程已超过18万公里。根据国家2019年颁布的交通强国战略，高速公路网络的信息化和智能化是其中非常重要的环节。

摄像头监控系统是高速公路上的基础感知系统，特别是重要路段都会有100%的监控系统覆盖，并将视频画面实时地回传到路段的监控指挥中心，路段的监控指挥中心会安排监控人员操作云台来观察各个方向的监控视频，人为判断是否有拥堵、异常停车、抛洒物、行人闯入等异常交通事件发生。然而，人工监控方式一方面会消耗大量人力物力资源，更重要的是，有研究数据表明人眼盯着画面连续观看20秒以上，会遗漏其中80%的信息，因此这种人工监控的方式还存在大量的事件漏报问题。

针对上述问题，现有技术中也有一些利用图像识别技术自主检测识别交通事件的方案。例如，CN111507237A公开了一种应用在高速公路上基于视频的异常事件检测方法与装置，先对获取的视频图像做帧差运算，划分视频图像的运动区域，再对已划分的各运动区域进行检测，识别物体是车辆或是行人，根据识别到的物体对象，识别异常事件为逆行或拥堵或抛洒或行人闯入；但是这个方法无法对抗摄像头视角变化，而且用帧差运算结果提取目标的检出率较低，误检较高，且抗干扰性差。CN107590834A 一种道路交通事件视频检测方法及系统，利用PTZ摄像机的多预置位训练能力来扩大事件检测的覆盖范围，在每个预置位通过背景建模的方式来提取目标进行事件检测，但是，该方案对预置位的视角并没有感知，摄像头在巡航过程中容易发生坐标的偏移从而导致原本的预置位路面结构模型失效。

综上可见，现有技术虽然进行了交通事件自动检测的尝试，但仍存在例如上述的许多技术问题，尤其是针对多预置位的监控检测方式，现有技术中还没有相关的方案能在大视野与识别准确度之间做到较好的平衡。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本申请提供了一种交通事件检测方法、系统及电子设备。

本申请的第一方面提供了一种交通事件检测方法，所述方法包括：

S1、预先设置交通监控摄像头的多个长距离预置位；

S2、根据预设巡航规则控制所述监控摄像头巡航至指定的所述长距离预置位；其中，在巡航过程中执行预置位校验算法；

S3、在所述摄像头巡航至指定预置位后，执行画面抖动检测算法以获得抖动数据；

S4、采用深度神经网络模型进行交通目标的检测，采用跟踪算法进一步获得所述交通目标的运动估计随机量，然后将步骤S3中的所述抖动数据补偿到所述运动估计随机量上，再采用匈牙利关联算法进行多目标全局跟踪以获得多目标的时空轨迹；

S5、基于所述时空轨迹及道路区域规则进行逻辑判断，从而得到交通事件的检测结果。

可选地，所述预设巡航规则包括：所述摄像头的预设预置位巡航顺序，或者人工输入的预置位巡航指令，或者其它摄像头传输的辅助检测请求。