申请/专利权人：公安部交通管理科学研究所

申请日：2021-12-02

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN114120080B

主分类号：G06V10/82

分类号：G06V10/82;G06V20/54;G06V10/25;G06V10/764;G06V20/40;G06V10/774;G06Q50/26;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：本发明提供一种违反禁止标线的车辆违法行为的识别方法，其可以在不依赖场景要素标注和识别的基础上，结合追踪结果和分类结果进行违反禁止标线违法行为的识别。本发明技术方案中，通过设置违规行为标注框，将机动车与其周边环境的背景信息统一标注，基于包含背景信息的违法行检测用图片训练得到车辆行为分类模型，基于车辆行为分类模型对包括背景信息的违法识别待识别图片进行识别，然后基于识别结果中的机动车行为类型，判断待识别监控图片对应的车辆是否存在违反禁止标线的违法行为。

主权项：1.一种违反禁止标线的车辆违法行为的识别方法，其包括以下步骤：S1：收集监控图片，通过机动车位置标注框，对图片中的机动车进行位置标注，得到机动车位置检测用图片；其特征在于，其还包括以下步骤：S2：对所述机动车位置检测用图片，用违规行为标准框进行标注，得到分类基础图片；所述违规行为标注框的位置中心与所述机动车位置标注框中心相同；所述违规行为标注框的尺寸为：按照预设的违规位置阈值，以所述机动车位置标注框的中心为中心，在所述机动车位置标注框的上、下、左和右四个方向上分别进行扩充；S3：基于所述分类基础图片，按照机动车行为类型进行分类，得到违法行检测用图片；所述机动车行为类型包括：黄实线场景无违法、黄实线场景有违法、黄虚线场景、白实线场景无违法、白实线场景有违法、白虚线场景、导流线场景无违法、导流线场景有违法、无标线场景、其他场景；S4：基于所述机动车位置检测用图片，训练车辆目标检测模型，得到训练好的所述车辆目标检测模型；S5：基于所述违法行检测用图片，训练车辆行为分类模型，得到训练好的所述车辆行为分类模型；S6：取得所有待识别监控图片，将所述待识别监控图片输入到训练好的所述车辆目标检测模型中，得到带有识别结果的图片，将其中检测出有机动车的图片，记做违法行为待识别图片；S7：将所述违法行为待识别图片基于所述违规行为标注框进行标注；S8：将标注完毕的所述违法行为待识别图片输入到训练好的所述车辆行为分类模型中，得到对应的所述机动车行为类型；S9：基于所述违法行为待识别图片对应的所述机动车行为类型，判断所述待识别监控图片对应的车辆是否存在违反禁止标线的违法行为；步骤S9中，判断所述待识别监控图片对应的车辆是否存在违反禁止标线的违法行为，具体包括以下步骤：a1：基于所述待识别监控图片获取待识别车牌号码；a2：找到所述待识别车牌号码对应的所有所述违法行为待识别图片和基于所述车辆行为分类模型识别后得到的所述机动车行为类型；a3：确认所述待识别车牌号码对应的所述机动车行为类型中是否包括：黄实线场景有违法或导流线场景有违法；如果至少包括黄实线场景有违法或导流线场景有违法的二者之一，则，所述待识别车牌号码存在违法行为；否则，实施步骤a4；a4：确认所述待识别车牌号码对应的所述机动车行为类型中是否包括：白实线场景有违法；如果不包括：白实线场景有违法，则所述待识别车牌号码不存在违法行为；否则，取出所述待识别车牌号码对应的识别结果为白实线场景有违法的所有所述违法行为待识别图片，记做违法嫌疑帧；a5：确认所述违法嫌疑帧的数量，当所述违法嫌疑帧的数量大于1的时候，则判断所述待识别车牌号码存在违法行为。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 公安部交通管理科学研究所 一种违反禁止标线的车辆违法行为的识别方法

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