[发明专利]一种车辆逆行检测方法和装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种车辆逆行检测方法和装置及计算机可读存储介质，检测方法包括：获取检测区域内的道路图像，基于神经网络模型确定检测区域内车道为前向车道的概率；获取检测区域内的若干运动的车辆的图像，基于神经网络模型确定若干车辆的逆向行驶概率；根据车道为前向车道的概率和若干车辆的逆向行驶概率，确定若干车辆是否存在逆向行驶行为。本发明在确定车辆是否存在逆向行驶行为时，在获得车道线的结果后确定这一结果的置信度，相应的，在获得车辆朝向为逆向的结果后也确认这一结果的置信度，基于上述两项结果的置信度确定车辆存在逆向行驶行为，使得本发明的检测方法可以参考更多的基础信息帮助判断，使检测结果具有更高的鲁棒性。

技术领域

本发明属于逆行检测技术领域，具体地说，涉及一种车辆逆行检测方法和装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着我国社会经济的快速发展，人口不断扩张和城市化进程的加速，我国的机动车拥有量也在快速提高，随之引发了较多的机动车违章行驶问题。

现有车辆逆行检测方法大多是在固定场景下，即摄像头架设在卡口或道路上方，拍摄区域相对固定，作用范围有限。同时，现有方法往往只能针对当前车道的逆行行为进行判别，而不能识别周边道路上的逆行行为。

申请号为CN201811654238.0的专利申请提供了一种车辆违章的监控方法、装置及系统，该方法包括：获取当前监控图像；对当前监控图像进行交通标识识别，得到当前监控图像中包含的交通标识的类别；对当前监控图像进行车辆识别，得到当前监控图像中包含的车辆的信息；根据交通标识的类别和车辆的信息，判断车辆是否违章。

上述方案采用非否即是的判断方法，判断结果的准确性、可信度均不能满足现有市场的要求。

有鉴于此特提出本发明。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种车辆逆行检测方法，通过得到与逆行有关的各类基础算法结果，然后建立逆行判断逻辑，再判定是否逆行，使得本发明的检测方法可以参考更多的基础信息帮助判断，使检测结果具有更高的鲁棒性。

本发明的另一目的是提供一种车辆逆行检测装置。

本发明的另一目的是提供一种计算计可读介质，用于实施上述的车辆逆行检测方法。

为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：

一种车辆逆行检测方法，包括以下步骤：

获取检测区域内的道路图像，基于神经网络模型确定检测区域内车道为前向车道的概率；

获取检测区域内的若干运动的车辆的图像，基于神经网络模型确定若干车辆的逆向行驶概率；

根据车道为前向车道的概率和若干车辆的逆向行驶概率，确定若干车辆是否存在逆向行驶行为。

进一步的，获取检测区域内的道路图像，和获取检测区域内的若干运动的车辆的图像的方法为：

对检测区域内的道路信息进行移动式采集并在移动的同时生成图像。

进一步的，确定检测区域内车道为前向车道的方法包括以下步骤：

确定进行移动式采集的设备所在车道为前向车道；

判断道路图像中的车道线是否为虚线，若是，则确定该车道线两侧的车道为前向车道。

进一步的，确定若干车辆的逆向行驶概率的方法包括：通过运动目标检测算法得到运动目标图，记为M，把当前帧里检测到的所有目标车辆的包围框记为Cn，其中n为1，2，3…；

由此可得运动的车辆On，On＝M☉Cn，

其中☉为包围框在图像上的抠图操作；