[发明专利]一种信息处理方法、装置及机器可读存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，应用于车载视频采集设备，其特征在于，所述方法包括：

基于第一深度学习算法对视频图像进行车道线检测，以得到车道线检测数据；

基于第二深度学习算法对视频图像进行目标检测，以得到目标检测数据；

当根据所述车道线检测数据确定所述车载视频采集设备处于公交专用车道时，根据所述车道线检测数据以及所述目标检测数据确定是否存在非法占用公交专用车道行为；

若存在，则对存在非法占用公交专用车道行为的目标车辆进行抓拍，以生成所述目标车辆非法占用公交专用车道取证信息；

其中，所述根据所述车道线检测数据确定所述车载视频采集设备处于公交专用车道，包括：

当所述车载视频采集设备的朝向为车头方向，且公交专用车道为最左侧车道时，若所述视频图像中最靠近所述车载视频采集设备的右侧车道线的颜色为黄色，则确定所述车载视频采集设备处于公交专用车道；或者，

当所述车载视频采集设备的朝向为车头方向，且公交专用车道为最右侧车道时，若所述视频图像中最靠近所述车载视频采集设备的左侧车道线的颜色为黄色，则确定所述车载视频采集设备处于公交专用车道；或者，

当所述车载视频采集设备的朝向为车尾方向，且公交专用车道为最左侧车道时，若所述视频图像中最靠近所述车载视频采集设备的左侧车道线的颜色为黄色，则确定所述车载视频采集设备处于公交专用车道；或者，

当所述车载视频采集设备的朝向为车尾方向，且公交专用车道为最右侧车道时，若所述视频图像中最靠近所述车载视频采集设备的右侧车道线的颜色为黄色，则确定所述车载视频采集设备处于公交专用车道。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一深度学习算法对视频图像进行车道线检测，以得到车道线检测数据，包括：

基于语义分割算法对所述视频图像进行车道线区域分割，得到分割后的车道线区域；

对所述车道线区域进行车道线拟合，以得到车道线方程；

对所述车道线区域进行颜色识别，以得到车道线颜色。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述车道线区域进行车道线拟合，以得到车道线方程，包括：

根据全球定位系统GPS信息以及所述车载视频采集设备朝向确定分割图中的ROI区域，所述ROI区域为车道线感兴趣区域；

依次对所述分割图进行二值化、ROI区域外清零、形态学膨胀腐蚀以及连通域分析CCL处理；

对处理后的所述分割图进行车道线拟合，以得到车道线方程。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据GPS信息以及所述车载视频采集设备朝向确定分割图中的车道线ROI区域，包括：

当根据GPS信息确定所述车载视频采集设备的预设距离范围内存在公交专用车道，且所述车载视频采集设备的朝向为车头方向时，若公交专用车道为最左侧车道，则将所述视频图像中右侧车道线区域确定为车道线ROI区域；若公交专用车道为最右侧车道，则将所述视频图像中左侧车道线区域确定为车道线ROI区域；或者，

当根据GPS信息确定所述车载视频采集设备的预设距离范围内存在公交专用车道，且所述车载视频采集设备的朝向为车尾方向时，若公交专用车道为最左侧车道，则将所述视频图像中左侧车道线区域确定为车道线ROI区域；若公交专用车道为最右侧车道，则将所述视频图像中右侧车道线区域确定为车道线ROI区域。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述车道线区域进行颜色识别，以得到车道线颜色，包括：

提取所述车道线区域的HSV特征矢量；

利用预先训练的颜色分类模型，根据所述HSV特征矢量确定所述车道线区域的车道线颜色。