[发明专利]一种故意别车行为识别方法、装置、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种故意别车行为识别方法，其特征在于，包括：

获取由车载摄像头实时采集的车前视频数据，其中，所述车载摄像头安装在车体前部并使镜头朝正前方设置；

采用目标检测算法对所述车前视频数据进行车辆识别实时处理，得到车辆识别结果，其中，所述车辆识别结果包含有识别出的至少一个车辆；

采用车道线识别算法对所述车前视频数据进行车道线识别实时处理，得到车道线识别结果；

针对所述至少一个车辆中的各个车辆，实时根据所述车道线识别结果判断对应车辆是否从相邻车道驶入所述车体前部的当前所在车道且无间隔车辆地位于所述车体前部的前面，若是，则记录一次对应的车辆出现事件；

针对所述至少一个车辆中的某个车辆，若在最近单位时间内对应的车辆出现事件的记录次数超过预设次数阈值，则启动车载毫米波雷达探测获取对应车辆相对于所述车体前部的车速和车距，然后若根据该车速和来自车速传感器的本车速度发现对应车辆存在减速行为且该车距小于等于预设车距阈值，则确定对应车辆存在故意别车行为，并留存对应的故意别车判定证据，其中，所述车载毫米波雷达安装在所述车体前部且使探测方向朝正前方设置，所述车速传感器安装在所述车体前部的所在车体上。

2.根据权利要求1所述的故意别车行为识别方法，其特征在于，采用目标检测算法对所述车前视频数据进行车辆识别实时处理，得到车辆识别结果，包括：

将所述车前视频数据中的车前视频图像实时导入基于YOLOv4目标检测算法的且已预先完成训练的车辆识别模型，得到车辆识别结果，其中，所述车辆识别结果包含有识别出的至少一个车辆以及所述至少一个车辆中各个车辆的车体标记框。

3.根据权利要求1所述的故意别车行为识别方法，其特征在于，采用车道线识别算法对所述车前视频数据进行车道线识别实时处理，得到车道线识别结果，包括：

将所述车前视频数据中的车前视频图像实时变换为灰度图像；

对所述灰度图像进行高斯滤波实时处理，得到去噪图像；

对所述去噪图像进行边缘检测实时处理，得到包含有边缘像素点的边缘检测结果图像，其中，所述边缘像素点用于作为车道线像素点；

根据预设的感兴趣区域，对所述边缘检测结果图像进行掩模实时处理，得到仅在所述感兴趣区域内包含有边缘像素点的新边缘检测结果图像；

对所述新边缘检测结果图像进行霍夫变换实时处理，得到用于构成左侧车道线的至少一个左侧直线段和用于构成右侧车道线的至少一个右侧直线段；

根据所述至少一个左侧直线段的斜率平均值和截距平均值，实时拟合得到连续的左侧车道线，以及根据所述至少一个右侧直线段的斜率平均值和截距平均值，实时拟合得到连续的右侧车道线；

将所述左侧车道线和所述右侧车道线实时加载到所述车前视频图像中，得到车道线识别结果。

4.根据权利要求1所述的故意别车行为识别方法，其特征在于，针对所述至少一个车辆中的某个车辆，留存对应的故意别车判定证据，包括：

针对所述至少一个车辆中的某个车辆，根据对应的且在所述车辆识别结果中的车体标记框，从所述车前视频数据中截取出对应的车辆图像；

采用车牌号识别算法从所述某个车辆的车辆图像识别出所述某个车辆的车牌号码；

将所述本车速度、所述某个车辆的车牌号码、所述某个车辆相对于所述车体前部的车速及车距和在所述最近单位时间内采集的车前视频数据作为所述某个车辆的故意别车判定证据并进行留存。

5.根据权利要求4所述的故意别车行为识别方法，其特征在于，采用车牌号识别算法从所述某个车辆的车辆图像识别出所述某个车辆的车牌号码，包括：

对所述某个车辆的车辆图像进行车牌矩形轮廓检测处理，得到车牌标记框；

根据所述车牌标记框，从所述某个车辆的车辆图像中截取出车牌图像；

采用字符识别包pytesseract对所述车牌图像进行字符识别处理，得到字符串，并将所述字符串作为所述某个车辆的车牌号码。