一种基于光流的车辆逆行检测方法与流程

本发明涉及人工智能，具体为一种基于光流的车辆逆行检测方法。

背景技术：

1、随着城市交通的日益繁忙，车辆逆行成为了一个严重的交通问题。车辆逆行不仅违反了交通规则，而且增加了交通事故的风险，严重威胁到人们的生命财产安全。工厂车辆逆行会增加车辆与行人或其他车辆发生碰撞的风险，可能导致人员伤亡和财产损失；由于工厂主要是大型车辆，如果出现逆行也容易导致交通堵塞，影响车辆的正常行驶，从而降低工厂的生产效率。现有的车辆逆行检测方法大多基于图像识别和深度学习技术，尽管取得了一定的成果，但仍然存在误判率高、对复杂环境适应性差等问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于光流的车辆逆行检测方法，以解决上述背景技术中提出车辆逆行检测方法大多基于图像识别和深度学习技术，存在误判率高、对复杂环境适应性差的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于光流的车辆逆行检测方法，具体包括如下步骤：图像预处理→车道划分与方向标注→车辆目标检测→运动信息提取→运动信息与车辆区域面积比值计算→逆行判断→报警与提示→实时更新与优化。

4、作为优选，所述图像预处理具体步骤如下：

5、s11：读取实时监控视频流；

6、s12：对视频流进行降噪处理，以减少图像中的噪声；

7、s13：对降噪后的图像进行对比度增强，提高图像的可见性；

8、s14：存储预处理后的图像以供后续步骤使用。

9、作为优选，所述车道划分与方向标注具体步骤如下：

10、s21：提取道路的物理边界和车道线；

11、s22：根据车道线的走向，将道路划分为不同的车道区域；

12、s23：根据交通规则和车道线的正常行驶方向，为每个车道区域标注其预期的车辆行驶方向。

13、作为优选，所述车辆目标检测具体步骤如下：

14、s31加载深度学习目标检测网络模型；

15、s32将预处理后的图像输入到模型中进行车辆目标检测；

16、s33输出检测到的车辆的位置和大小信息。

17、作为优选，所述深度学习目标检测网络为yolo、ssd，对预处理后的图像进行目标检测，识别出车辆运动目标。

18、作为优选，所述运动信息提取具体步骤如下：

19、s41：加载光流预测网络模型，所述光流预测网络为flownetcorr。

20、s42：将检测到的车辆位置信息作为输入，提取出车辆所在区域的光流信息；

21、s43：通过光流信息判断车辆是否在运动以及其运动方向。

22、作为优选，所述运动信息与车辆区域面积比值计算具体步骤如下：

23、s51：根据步骤43中提取的光流信息，计算出运动信息的面积；

24、s52：获取步骤33中检测出的车辆的区域面积；

25、s53：计算运动信息的面积与车辆区域面积的比值。

26、作为优选，所述逆行判断具体步骤如下：

27、s61：根据步骤53中计算出的比值，判断车辆是否在逆行，具体为：若运动信息的面积小于车辆区域面积的80％，则表明车辆附近有其他小目标在运动，小目标为行人或动物，此时车辆可能逆行；若运动信息的面积大于车辆区域面积的80％，则表明车辆在正常行驶或缓慢行驶，未出现逆行；

28、s62：根据判断结果，在图像中标出车辆是否逆行的结果。

29、作为优选，所述报警与提示具体步骤如下：

30、s71：若检测到车辆逆行，系统自动触发报警机制；

31、s72：通过声音、灯光或短信等方式提醒附近的行人或交通管理人员；

32、s73：将逆行车辆的图像和相关信息记录并存储。

33、作为优选，所述实时更新与优化具体步骤如下：

34、s81：通过持续收集实际交通数据，不断更新和优化深度学习模型的参数；

35、s82：对逆行检测算法进行周期性评估和测试，确保其准确性；

36、s83：根据评估结果，对算法进行相应的调整和优化。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明基于光流的车辆逆行检测方法能够准确判断车辆的逆行情况，可靠性高，有效减少误报和漏报。能够实时监控交通情况，及时发现逆行车辆，迅速触发报警机制，有效减少交通事故的发生。能够适应不同的道路环境和光照条件，如城市道路、高速公路和山区公路等，提高了系统的通用性和适应性。随着深度学习技术的发展，系统可以不断更新和优化模型参数，提高检测算法的性能和准确性。同时，可以扩展系统的功能和应用范围，如车辆超速检测、违章变道检测等。操作简便，易于安装和维护。同时，提供友好的用户界面和交互方式，方便用户进行监控和管理。能够记录和存储逆行车辆的图像和相关信息，方便后续分析和处理。这些数据可以为交通管理部门提供重要的决策依据和事故处理证据。采用高效的图像处理技术和低功耗硬件设备，符合节能和环保的要求。同时，减少人工巡检和干预，降低人力成本和资源消耗；可以部署在不同的操作系统和硬件平台上，具备良好的跨平台和跨设备兼容性。这为用户提供了更多的选择和灵活性，方便系统的部署和应用，具体为：

38、1、多步骤精细处理：从图像预处理开始，经过车道划分与方向标注、车辆目标检测、运动信息提取等多个阶段，确保了对车辆运动状态的精准分析。

39、2、深度学习应用：采用先进的深度学习目标检测网络如yolo、ssd，提高了车辆检测的准确性和实时性。

40、3、光流预测技术：利用光流预测网络(如flownetcorr)提取车辆运动信息，能够精确判断车辆行驶方向及速度，有利于更准确地检测车辆是否逆行。

41、4、逆行判断合理性：通过比较运动信息面积与车辆区域面积的比值，设计了一种科学合理的逆行判断标准，有效避免误报和漏报。

42、5、实时报警与记录功能：一旦检测到车辆逆行，系统能立即启动报警机制，并通过多种方式提醒相关人员，同时记录逆行证据，便于后期追溯和管理。

43、6、自我更新与优化能力：该方法具备实时更新与优化机制，能够随着实际交通数据的变化不断更新模型参数，保证逆行检测算法的稳定性和准确性。

技术特征：

1.一种基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：图像预处理→车道划分与方向标注→车辆目标检测→运动信息提取→运动信息与车辆区域面积比值计算→逆行判断→报警与提示→实时更新与优化。

2.根据权利要求1所述的基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：所述图像预处理具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：所述车道划分与方向标注具体步骤如下：

4.根据权利要求1所述的基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：所述车辆目标检测具体步骤如下：

5.根据权利要求4所述的基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：所述深度学习目标检测网络为yolo、ssd，对预处理后的图像进行目标检测，识别出车辆运动目标。

6.根据权利要求1所述的基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：所述运动信息提取具体步骤如下：

7.根据权利要求1所述的基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：所述运动信息与车辆区域面积比值计算具体步骤如下：

8.根据权利要求1所述的基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：所述逆行判断具体步骤如下：

9.根据权利要求1所述的基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：所述报警与提示具体步骤如下：

10.根据权利要求1所述的基于光流的车辆逆行检测方法，其特征在于：所述实时更新与优化具体步骤如下：

技术总结本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种基于光流的车辆逆行检测方法，具体包括如下步骤：图像预处理→车道划分与方向标注→车辆目标检测→运动信息提取→运动信息与车辆区域面积比值计算→逆行判断→报警与提示→实时更新与优化。本发明能够准确判断车辆的逆行情况，可靠性高，有效减少误报和漏报；能够实时监控交通情况，及时发现逆行车辆，迅速触发报警机制，有效减少交通事故的发生；能够适应不同的道路环境和光照条件，如城市道路、高速公路和山区公路等，随着深度学习技术的发展，系统可以不断更新和优化模型参数，提高检测算法的性能和准确性，可以扩展系统的功能和应用范围，如车辆超速检测、违章变道检测等。技术研发人员：彭小平,张信虎,刘虎受保护的技术使用者：中建材信息技术股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/5