[发明专利]路口拥堵时机动车强行驶入的视频检测方法

权利要求书

1.一种路口拥堵时机动车强行驶入的视频检测方法，其特征在于，包括： 

A、根据所获取的视频图像数据对前方路口的溢出检测区的状态进行监测； 

B、实时跟踪并记录视频图像数据中出现的各个车辆的位置和停留时间，当溢出检测区的状态为车辆溢出状态时，将越过车辆检测区的停车线的车辆标记为疑似违章车辆； 

C、根据所获取的视频图像数据确定当前道路的交通状态； 

D、当当前道路的交通状态为拥堵状态时，将达到违章标准的疑似违章车辆标记为违章车辆； 

E、针对每一辆违章车辆，从所获取的视频图像数据中提取表征该违章车辆违章过程的多张图片。 

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤A之前，该方法还进一步包括： 

通过设置在交叉路口的摄像设备实时获取当前交叉路口的视频图像数据。 

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤A包括： 

A1、逐帧读取所获取的视频图像数据，从所读取的视频图像数据中提取溢出检测区信息，并将读取的视频图像数据按照时间顺序缓存在缓存区中； 

A2、根据所提取的溢出检测区信息确定溢出检测区的状态。 

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤A2包括： 

计算溢出检测区信息中的背景差和帧差，统计溢出检测区信息中连续有背景差且连续无帧差的时间； 

当所述连续有背景差且连续无帧差的时间大于预设的第一阈值时，确定溢出检测区的状态为车辆溢出状态。 

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时跟踪并记录视频图像数据中出现的各个车辆的位置和停留时间包括： 

对车辆检测区内的每个目标车辆进行车牌检测和识别，并基于车牌识别结果对目标车辆进行跟踪，记录目标车辆的位置和停留时间； 

当目标车辆驶出车辆检测区时，使用预测与车尾模板匹配的车辆跟踪方法对目标车辆进行跟踪，记录目标车辆的位置和停留时间。 

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，该方法还进一步包括： 

当目标车辆驶出车辆检测区且当前道路的交通状态处于拥堵状态时，使用缩小预测与搜索范围的车辆跟踪方法对目标车辆进行跟踪，记录目标车辆的位置和停留时间。 

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述缩小预测与搜索范围的车辆跟踪方法包括： 

减小预设的预测距离和搜索距离； 

根据减小后的预测距离，使用三点预测方式预测目标车辆在下一帧中出现的位置； 

在预先设定的搜索范围内以所预测的位置为中心，以减小后的搜索距离为半径进行模板匹配。 

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤C包括： 

计算溢出检测区信息中的背景差和帧差，将溢出检测区信息中连续有背景差且连续无帧差的帧数作为溢出帧数； 

根据所记录的各个车辆的位置和停留时间，计算各个车辆的位移；根据各个车辆的位移判断车辆是否在路口中等停，并将路口内连续有车辆等停的帧数作为等停帧数； 

当所述溢出帧数和等停帧数满足预设的拥堵条件时，确定当前道路的交通状态为拥堵状态。 

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在标记违章车辆之前，该方法还进一步包括： 

根据每辆疑似违章车辆在路口内同一位置停留的帧数计算疑似违章车 辆在同一位置的停留时长。 

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤E包括： 

利用缓存图片回溯法从所获取的视频图像数据中提取表征该违章车辆违章过程的三张图片； 

其中，所提取的第一张图片为该违章车辆即将越过停车线时的图片；第二张图片为该违章车辆开始在路口同一位置停留时的图片，第三张图片为该违章车辆在路口同一位置的停留时间为第五阈值时的图片。