[发明专利]最佳缝合线自动调整算法、交通预警方法及系统

权利要求书

1.一种最佳缝合线自动调整算法，其特征在于，包括以下步骤：

S11基于最佳缝合线算法，在经过预处理的视频数据各幅图像的重叠区域中寻找最佳缝合线；

S12根据预设的约束条件，判断所述最佳缝合线是否需要调整，其中，所述约束条件包括持续时长约束表达式及像素差约束表达式，|E_f(x,y)-E_f,z(x,y)|＞ΔP_i为像素差约束表达式，T_t-T₀＞ΔT_i为持续时长约束表达式，E_f(x,y)为最佳缝合线f在点(x,y)处的像素准则值，E_f,z(x,y)为最佳缝合线f在点(x,y)周边相邻点z处的像素准则值，T_t为记录时刻点，T₀为最佳缝合线确定后的时刻点，ΔP_i为摄像头像素差阈值序列，ΔT_i为持续时长阈值序列，i＝1、2…N，N为自然数；

S13若确定需要对所述最佳缝合线进行调整，则利用最佳缝合线算法，在所述视频数据各幅图像重叠区域中重新寻找最佳缝合线；

S14重复上述步骤S12-S13，对所述最佳缝合线进行自动调整。

2.根据权利要求1所述的最佳缝合线自动调整算法，其特征在于，根据预设的约束条件，判断所述最佳缝合线是否需要调整包括：

判断所述持续时长约束表达式及所述像素差约束表达式是否同时满足，若是，则确定所述最佳缝合线当前需要调整。

3.一种基于上述权利要求1或2所述的最佳缝合线自动调整算法生成全景视频的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S21利用最佳缝合线自动调整算法，持续获取最佳缝合线；

S22根据所述最佳缝合线，生成待拼接图像；

S23利用泊松融合算法，对所述待拼接图像进行融合；

S24根据融合后的待拼接图像，实时生成全景视频。

4.一种基于上述权利要求3所述的生成全景视频的方法进行交通预警的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S31利用生成全景视频的方法，实时生成全景视频；

S32根据第一识别模型，实时获取所述全景视频中行驶状态为异常的车辆并利用图像识别技术，获取所述车辆的基本信息；

S33根据所述车辆的基本信息，发出异常车辆预警信息；

S34根据第二识别模型，实时获取所述全景视频中交通状态为异常的道路；

S35根据所述道路的编号、名称及所在路段，发出道路预警信息。

5.根据权利要求 4所述的进行交通预警的方法，其特征在于，所述第一识别模型的函数表达式为：

其中，c_j1、c_j2、c_j3、c_j4分别表示车辆j的速度、加速度、前后车距、车道偏移的异常信息，1、2、3、4分别表示车辆j的速度异常、加速度异常、前后车距异常和车道偏移异常，τ_α、τ_β、τ_δ、τ_γ分别为预设的车辆速度阈值、车辆加速度阈值、车辆前后车距阈值、车道偏移阈值，α_j、β_j、δ_j、γ_j分别表示车辆j的速度、加速度、前后车距、车道偏移，j＝1、2…K，K为自然数。

6.根据权利要求 4所述的进行交通预警的方法，其特征在于，所述第二识别模型的函数表达式为：

其中，St_t表示t时刻道路的交通状态信息，1、2、3、4分别表示道路的交通状态为正常、拥堵、事故、超速，v_z为道路的车辆限速值，v₈₅为设定时间段内通过道路的第85位车辆的速度值，表示道路内任意车辆的速度均不为0，表示道路内存在车辆k的速度为0。