[发明专利]交通事件检测方法、装置、路侧设备以及云控平台

说明书

本申请公开了交通事件检测方法、装置、路侧设备以及云控平台，涉及数据处理，尤其涉及人工智能领域、智能交通领域、计算机视觉领域、深度学习领域、云计算领域。具体实现方案为：获取道路场景的场景图像；确定场景图像中包含的目标图像区域，目标图像区域为交通事件发生概率大于或等于第一阈值的图像区域；对目标图像区域进行交通事件检测，得到目标图像区域中是否发生交通事件的检测结果。因此，基于场景图像实现道路场景中的交通事件检测，提高了交通事件检测的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种交通事件检测方法、装置、路侧设备以及云控平台，可用于人工智能领域、智能交通领域、计算机视觉领域、深度学习领域、云计算领域。

背景技术

随着城市道路建设的逐步完善和交通工具的技术进步，人们的出行距离增加，道路的交通状况给人们生活和工作带来很大的影响。

道路的交通状况主要受交通事件的影响，例如堵车、车辆不遵守信号灯指示行驶、交通肇事，等等。目前，对交通事件的检测是通过将监控视频中的图像输入深度神经网络进行检测。

发明内容

本申请提供了一种用于交通事件检测方法、装置、路侧设备以及云控平台。

根据本申请的第一方面，提供了一种交通事件检测方法，包括：

获取道路场景的场景图像；

确定所述场景图像中包含的目标图像区域，所述目标图像区域为交通事件发生概率大于或等于第一阈值的图像区域；

对所述目标图像区域进行交通事件检测，得到所述目标图像区域中是否发生交通事件的检测结果。

根据本申请的第二方面，提供了一种模型训练方法，包括：

获取样本数据；

根据所述样本数据，对特征提取模型进行训练；

其中，所述样本数据包括多个标记有交通事件发生区域的样本图像，所述特征提取模型用于提取图像特征。

根据本申请的第三方面，提供了一种交通事件检测装置，包括：

获取单元，用于获取道路场景的场景图像；

确定单元，用于确定所述场景图像中包含的目标图像区域，所述目标图像区域为交通事件发生概率大于或等于第一阈值的图像区域；

检测单元，用于对所述目标图像区域进行交通事件检测，得到所述目标图像区域中是否发生交通事件的检测结果。

根据本申请的第四方面，提供了一种模型训练装置，包括：

获取单元，用于获取样本数据；

训练单元，用于根据所述样本数据，对特征提取模型进行训练；

其中，所述样本数据包括多个标记有交通事件发生区域的样本图像，所述特征提取模型用于提取图像特征。

根据本申请的第五方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述第一方面所述的交通事件检测方法、或者上述第二方面所述的模型训练方法。

根据本申请的第六方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述第一方面所述的交通事件检测方法、或者上述第二方面所述的模型训练方法。