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申请/专利权人：浙江嘉兴数字城市实验室有限公司

摘要：本发明提供了一种基于目标检测和目标跟踪的非机动车违法行为判定的方法，它解决了非机动车违法行为识别效果差等问题，其包括如下步骤：S1：对数据集进行构建；S2：对目标检测模型进行训练；S3：采集前端数据；S4：对非机动车违法驾驶行为进行识别；S5：对非机动车违法行为驾驶员身份识别。本发明具有违法行为识别精度高、交通管理效果好等优点。

主权项：1.一种基于目标检测和目标跟踪的非机动车违法行为判定的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对数据集进行构建；S2：对目标检测模型进行训练；S3：采集前端数据；S4：对非机动车违法驾驶行为进行识别；S41：使用训练生成的目标检测模型文件进行目标对象检测，将输入的监控视频拆分成帧，对每一帧进行目标检测，从而完成对监控视频的目标检测；S42：完成非机动车驾驶轨迹追踪，将第一帧检测到的目标对象结果输入进deepsort算法，建初始的轨迹ID，并经过卡尔曼滤波处理后用马氏空间距离进行运动匹配，再把结果通过最小余弦距离对外观进行匹配，通过级联匹配与IOU回归计算代价矩阵，完成非机动车驾驶轨迹跟踪；S43：进行非机动车占用机动车道行为检测，确定非机动车、机动车和机动车道在图像中的位置，判断机动车道位置矩形框内是否包含非机动车、机动车位置矩形框，如果是则继续判断人脸目标和车牌是否清晰，如果清晰则将非机动车占用机动车道发生时间和地点推送到违法驾驶人员手机上，否则查找后续30帧是否包含清晰的人脸目标和车牌；S44:进行未佩戴头盔行为检测，确定非机动车和未戴头盔人脸目标在图像中的位置，判断非机动车位置矩形框内是否包含未戴头盔人脸目标位置矩形框，如果是则继续判断人脸目标和车牌是否清晰，如果清晰则将非机动车占用机动车道发生时间和地点推送到违法驾驶人员手机上，否则查找后续30帧是否包含清晰的人脸目标和车牌；S45:进行非机动车载人行为判断，确定非机动车、未戴头盔人脸目标、戴头盔目标在图像中的位置，判断非机动车位置矩形框内包含的未戴头盔人脸目标和戴头盔目标总数是否大于1，如果是则继续判断人脸目标和车牌是否清晰，如果清晰则将非机动车占用机动车道发生时间和地点推送到违法驾驶人员手机上，否则查找后续30帧是否包含清晰的人脸目标和车牌；S46：进行闯红灯行为检测，取当前帧和第3帧，确定非机动车和停止线或人行道在图片中的位置，计算这两帧中非机动车距离停止线或人行道的距离，如果距离大于阈值则判断为闯红灯行为，判断人脸目标和车牌是否清晰，如果清晰则将非机动车占用机动车道发生时间和地点推送到违法驾驶人员手机上，否则查找后续30帧是否包含清晰的人脸目标和车牌；S47:进行逆向行驶行为检测，通过计算前后5帧非机动车质心位置下x,y坐标距离图片上边框的相对变化量，如果变化量有增大趋势，则判断为逆向行驶；S48:重复上述步骤，直至整个输入视频处理结束；S5：对非机动车违法行为驾驶员身份识别。

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