一种非机动三轮车违法行驶的监测方法及系统与流程

本公开涉及目标识别相关，具体地说，是涉及一种非机动三轮车违法占道行驶的监测方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，并不必然构成在先技术。

2、非机动三轮车因其灵活、便捷和环保等优势，已成为短途出行的重要交通工具。然而，由于道路设计不合理以及驾驶人员交通安全意识淡薄等多重因素，存在非机动三轮车在机动车道上行驶、闯红灯、随意变道和掉头、在人行道停车等各种违法现象，不仅降低了道路通行效率，引发交通堵塞，更大大增加了交通事故的风险。借助人工智能技术对非机动车三轮车违法行为进行监测可降低交通执法成本，提高执法效率，有助于提高交通管理的智能化水平，保障道路交通安全。

3、发明人在研究中发现，现有图像识别系统主要针对普通汽车和摩托车进行识别，缺乏专门针对三轮车的识别算法。常用的图像识别模型如yolo(you only look once)、ssd(single shot multibox detector)和faster r-cnn等，通常在训练数据集中以普通汽车、摩托车和行人等为主要对象，对三轮车在图像识别中的识别率较低。现有的图像识别技术容易将小型四轮车识别为三轮车，导致识别准确度不高。由于三轮车与一些小型四轮车在外观上具有相似性，现有算法在区分这两者时经常出错。例如，在yolov3和yolov4模型中，由于输入特征和目标标签不够细化，经常会出现将小型四轮车误识别为三轮车的情况。

技术实现思路

1、本公开为了解决上述问题，提出了一种非机动三轮车违法行驶的监测方法及系统，通过两阶段的识别过程，不仅提高了识别准确度，还优化了识别效率。

2、为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

3、一个或多个实施例提供了一种非机动三轮车违法行驶的监测方法，包括如下步骤：

4、获取待识别的道路图像数据；

5、将图像数据输入至训练好的分割模型识别图像中的道路区域，获取车道边界；

6、针对图像数据输入至目标检测模型，进行两阶段三轮车目标检测，将第一阶段的目标检测结果输出的图像片段进行第二阶段的三轮车目标检测，得到三轮车的车体的边界框坐标；

7、根据三轮车的车体的边界框坐标和机动车道边界，执行车辆违法判定逻辑，输出判定结果。

8、一个或多个实施例提供了一种非机动三轮车违法行驶的监测系统，包括：

9、图像获取模块：被配置为用于获取待识别的道路图像数据；

10、车道分割模块：被配置为将图像数据输入至训练好的分割模型识别图像中的道路区域，获取车道边界；

11、目标检测模块：被配置为针对图像数据输入至目标检测模型，进行两阶段三轮车目标检测，将第一阶段的目标检测结果输出的图像片段进行第二阶段的三轮车目标检测，得到三轮车的车体的边界框坐标；

12、判断模块：被配置为根据三轮车的车体的边界框坐标和机动车道边界，执行车辆违法判定逻辑，输出判定结果。

13、一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法中的步骤。

14、一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法中的步骤。

15、与现有技术相比，本公开的有益效果为：

16、本公开，目标检测过程采用两阶段的目标检测方法，将第一阶段目标检测模型的初步检测结果，通过第二阶段的目标的二次识别，确保了每一个被识别为三轮车的目标都经过了严格的验证，减少了误识别的发生，提高了识别结果的可靠性；并且，根据三轮车的车体边界框坐标和机动车道边界，执行车辆违法判定逻辑，能够智能化地识别和监测三轮车的违法行为。通过精确的目标识别和违法行为判定逻辑，可以实时监控道路上的三轮车动态，及时识别和记录其违法行为，为交通管理部门提供准确的监控数据和决策支持。

17、本公开的优点以及附加方面的优点将在下面的具体实施例中进行详细说明。

技术特征：

1.一种非机动三轮车违法行驶的监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法，其特征在于，采用轻量级fastsam神经网络进行车道分割，包括如下过程：

3.如权利要求2所述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法，其特征在于：

4.如权利要求2所述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法，其特征在于，对车道第一分割结果进行配准和校正，具体的：将第一分割结果即分割掩码中的车道区域与实际道路地图进行配准，对比两者的位置和形状；根据地图信息对分割结果进行校正，以使得车道区域的形状和位置与实际道路情况一致。

5.如权利要求1所述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法，其特征在于：第一阶段的目标检测模型采用yolo v10，目标检测的过程包括如下步骤：

6.如权利要求1所述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法，其特征在于：根据第一阶段的目标检测结果提取非机动三轮车图像片段，包括如下步骤：

7.如权利要求1所述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法，其特征在于：

8.一种非机动三轮车违法行驶的监测系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的一种非机动三轮车违法行驶的监测方法中的步骤。

技术总结本公开涉及目标识别技术领域，提出了一种非机动三轮车违法行驶的监测方法及系统，包括如下步骤：获取待识别的道路图像数据；将图像数据输入至训练好的分割模型识别图像中的道路区域，获取车道边界；针对图像数据输入至目标检测模型，进行两阶段三轮车目标检测，将第一阶段的目标检测结果输出的图像片段进行第二阶段的三轮车目标检测，得到三轮车的车体的边界框坐标；根据三轮车的车体的边界框坐标和机动车道边界，执行车辆违法判定逻辑，输出判定结果。本公开通过两阶段的识别过程，不仅提高了识别准确度，还优化了识别效率。技术研发人员：刘宗银,李凡平,石柱国受保护的技术使用者：以萨技术股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/18