[发明专利]一种行人闯红灯监测方法、装置、系统及可读存储介质

权利要求书

1.一种行人闯红灯监测方法，其特征在于，包括：

获取斑马线上的行人场景图像，并根据预设的人体待检测区域框和人脸待检测区域框从所述行人场景图像中获取人体待检测区域图像和人脸待检测区域图像；其中，所述人体待检测区域框位于所述行人场景图像的上部分区域，所述人脸待检测区域框位于所述行人场景图像的下部分区域，且所述人体待检测区域框和所述人脸待检测区域框存在重叠区域；

确定所述人体待检测区域图像中的人体目标在所述行人场景图像中的位置，并确定所述人脸待检测区域图像中的人脸目标在所述行人场景图像中的位置；

确定属于同一行人的人体目标和人脸目标，并根据属于同一行人的所述人体目标和所述人脸目标获取所述行人的坐标位置，且根据所述行人在多帧所述行人场景图像中的坐标位置获取所述行人的运行轨迹；

根据所述运行轨迹、信号灯状态判断所述行人是否闯红灯。

2.根据权利要求1所述的行人闯红灯监测方法，其特征在于，确定所述人体待检测区域图像中的人体目标在所述行人场景图像中的位置，并确定所述人脸待检测区域图像中的人脸目标在所述行人场景图像中的位置，包括：

将所述人体待检测区域图像输入到预先训练得到的人体检测模型中，以得到人体目标及其在所述人体待检测区域图像中的位置，并将所述人脸待检测区域图像输入到预先训练得到的人脸检测模型中，以得到人脸目标及其在所述人脸待检测区域图像中的位置；

将所述人体目标及其在所述人体待检测区域图像中的位置转换到所述行人场景图像中，以确定所述人体目标在所述行人场景图像中的位置，并将所述人脸目标及其在所述人脸待检测区域中的位置转换到所述行人场景图像中，以确定所述人脸目标在所述行人场景图像中的位置。

3.根据权利要求2所述的行人闯红灯监测方法，其特征在于，在将所述人体待检测区域图像输入到预先训练得到的人体检测模型中之前，还包括：

根据所述人体检测模型对输入图像宽高比例的要求对所述人体待检测区域图像进行补边，以使得补边后的所述人体待检测区域图像的宽高比例满足所述人体检测模型对输入图像宽高比例的要求且不会使得所述人体待检测区域图像中的内容发生扭曲变形；

在将所述人脸待检测区域图像输入到预先训练得到的人脸检测模型中之前，还包括：

根据所述人脸检测模型对输入图像宽高比例的要求对所述人脸待检测区域图像进行补边，以使得补边后的所述人脸待检测区域图像的宽高比例满足所述人脸检测模型对输入图像宽高比例的要求且不会使得所述人脸待检测区域图像中的内容发生扭曲变形。

4.根据权利要求1所述的行人闯红灯监测方法，其特征在于，所述人体待检测区域框和所述人脸待检测区域框的设置过程为：

预先根据智能相机的拍摄参数确定人脸待检测区域框上边界线、人体待检测区域框下边界线；其中，所述智能相机用于获取斑马线上的行人场景图像，所述拍摄参数包括所述智能相机所能检测到的人脸尺寸的下限值，所述人体待检测区域框下边界线位于所述人脸待检测区域框上边界线的下方且与所述人脸待检测区域框上边界线相距预设距离；

根据所述人脸待检测区域框上边界线、所述智能相机采集的图像的下边界线及预先划设的斑马线边界线确定所述人脸待检测区域框；

根据所述人体待检测区域框下边界线、所述智能相机采集的图像的上边界线及所述斑马线边界线确定所述人体待检测区域框。

5.根据权利要求1至4任一项所述的行人闯红灯监测方法，其特征在于，在确定所述行人闯红灯时，还包括：

将所述行人的人脸目标发送至后端服务器，由所述后端服务器对所述人脸目标进行显示，并根据所述人脸目标识别所述行人的身份信息且进行保存。

6.根据权利要求5所述的行人闯红灯监测方法，其特征在于，还包括：

预先接收相机Web端或相机配置终端发送的在所述行人场景图像上设置的多条拌线；其中，所述多条拌线在所述行人场景图像中由远及近依次设置；

相应地，根据所述运行轨迹、信号灯状态判断所述行人是否闯红灯，包括：

根据所述运行轨迹与所述多条拌线相交时的信号灯状态判断所述行人是否闯红灯。