[发明专利]车辆违法视频的处理方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请涉及一种车辆违法视频的处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过获取目标车辆的车牌信息和车辆违法视频中的多帧视频图像；利用第一深度学习模型、第二深度学习模型以及第三深度学习模型对各帧视频图像进行检测，得到目标车辆的连续位置、人行横道上的各个行人的连续位置、各路面标线的类型以及各路面标线的位置。实现了利用多帧图像检测目标车辆与行人的详细动态过程，从而可以更准确地判断目标车辆有无违法，提升车辆违法视频的审核准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种车辆违法视频的处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着社会经济的迅速发展、城市发展进程的加快，城市人口的不断增加，人民生活水平的不断提高，私家车的数量不断增多，城市交通问题也越来越多。

现有机动车辆违法审核采用的方式为：前端设备抓拍含有目标车辆的不同时间点的离散图像或者是连续的视频后，机动车辆违法审核一种是由人工查看抓拍的图像或者视频进行审核，一种是尝试采用智能算法对抓拍的图像或者视频进行智能审核。

但是，在传统技术中，存在车辆违法视频审核准确率不高的技术问题。

发明内容

基于此，有必要针对传统技术中存在的车辆违法视频审核准确率不高的技术问题，提供一种车辆违法视频的处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

一种车辆违法视频的处理方法，所述方法包括：

获取目标车辆的车牌信息和车辆违法视频中的多帧视频图像；

通过第一深度学习模型对各帧视频图像进行车辆检测，根据所述目标车辆的车牌信息从车辆检测结果中确定所述目标车辆在各帧视频图像中的连续位置；

通过第二深度学习模型对各帧视频图像中的路面标线进行检测，获得各所述路面标线的类型以及各所述路面标线在各帧视频图像中的位置；

通过第三深度学习模型对各帧视频图像进行行人检测，获得人行横道上的各个行人在各帧视频图像中的连续位置；

根据所述目标车辆的连续位置、所述人行横道上的各个行人的连续位置、各所述路面标线的类型以及各所述路面标线的位置判断所述目标车辆是否礼让行人。

上述车辆违法视频的处理方法，通过利用多帧视频图像进行检测识别，不仅减少了目标车辆定位错误；而且解决因为遮挡等原因造成路面标线分割不对的问题；还通过利用多帧图像检测目标车辆与行人的详细动态过程，从而更准确地判断目标车辆有无违法，提升车辆违法视频的审核准确率。

附图说明

图1为一个实施例中车辆违法视频的处理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中车辆违法视频的处理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中车辆违法视频的处理方法的流程示意图；

图4为一个实施例中车辆违法视频的处理方法的流程示意图；

图5为一个实施例中车辆违法视频的处理方法的流程示意图；

图6为一个实施例中车辆违法视频的处理装置的结构框图；

图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。