[发明专利]一种道路异常事件检测管理装置及其方法

说明书

本发明公开一种智能道路异常事件检测管理装置包括现场道路摄像头组、后台服务器、应用程序接口、道路异常事件管理平台；现场道路摄像头组通过数据总线和地址总线与后台服务器连接，道路异常事件管理平台通过互联网TCP/IP协议调用预编好的应用程序接口，发送和接收后台服务器数据；本发明还公开了一种基于深度学习的智能道路异常事件检测管理方法，包括以下步骤：读取道路监控摄像头状态，根据抓拍策略多线程截取监控图像进行图像处理、道路物体检测、道路状况是否异常、图像路面分割、摄像头是否移动、异常二次检测、生成预警记录、发送预警信息；本发明解决了现有技术对道路异常事件检测不准确、不全面、通用性低的问题。

技术领域

本发明属于道路异常事件检测技术领域，具体涉及一种道路异常事件检测管理装置及其方法。

背景技术

对高速公路异常事件的实时检测和管理对道路运输安全、交通运输管理、道路安全防范、行车路线规划等领域来说是十分必要的。根据检测方式的不同，常见的高速公路异常事件检测可分为3种方式：基于车辆GPS定位的方式、基于车速的方式和基于视频图像的方式。

基于车辆GPS定位的方式在道路异常事件检测上使用最多。利用车载定位装置，获取不同时刻的空间位置信息，通过对海量浮动车轨迹信息的分析挖掘，该检测方法采用行程速度的概率分布表征交通状态，采用概率分布差异衡量指标反映交通状态差异；该方法虽然实施简便，但需要授权对车载定位装置发送的定位信息进行实时收集，对定位装置依赖度高。同时，该方法不能直接显示出现道路异常事件的原因，不利于对出现的道路异常事件进行管理。

基于车速的方法即使用雷达测速等测速设备对行驶车辆进行车速实时测量，当多张车辆的实际测速小于某个规定值，则视为出现道路异常事件状况；该方法虽然易于使用，但不能应对多种不同车道状况下的突发情况，例如会增加对慢车道、应急车道上出现异常事件的误报。且为保证检测具有一定覆盖面，需要增加测速装置，系统投入成本大。

基于视频图像的检测方法，通常需要配合道路现场摄像头，对道路视频进行间隔抓取，预处理图像中车道部分。再通过图像处理算法或人工智能算法对图像状况进行检测，达到检测效果。但目前基于图像的检测方法存在检测算法落后，检测精度低，实用性差等缺点。专利CN108922189A中通过现有的道路视频监控系统检测道路交通事件，主要包括以下步骤：1)实时采集视频数据信息，2)获取所述视频数据信息中视频图像的灰度值，3)将当前获取的灰度值与预设的参考视频图像的灰度值进行比较，得到差异灰度值总数量，4)当所述差异灰度值总数量达到预设条件时，发出异常警报。该方法不能直接辨识触发异常事件的对象，不利于分析解决异常事件。专利CN103971521A中利用图像道路交通异常事件实时检测方法，主要包括以下步骤：1)对道路图像中亮白色线段处理得到车道线和车道消失点，并建立车道模型；2)采用高斯混合模型背景差的方法检测车道模型检测区域中的运动目标，并确定所述运动目标的位置；3)根据连续多帧监控图像，采用后验概率的分裂合并算法以及特征点匹配跟踪方法，得到运动目标行驶轨迹与行驶速度；4)根据预存的道路交通异常行为的语义模型，对所述车道模型以及所述实际车辆的行驶轨迹与行驶速度进行检测，判断是否存在道路交通异常事件。该方法检测精度依赖预存道路交通模型，需要正对特定环境更换语义模型，步骤繁琐，通用性低。

发明内容

本发明的目的是提供一种智能道路异常事件检测管理装置，解决了现有技术中对于道路基于图像的检测方法中存在的不全面、通用性低的问题。

本发明的另一目的是提供一种基于深度学习的智能道路异常事件检测管理方法。

为实现上述技术目的，本发明所采用的技术方案是：

一种智能道路异常事件检测管理装置，包括现场道路摄像头组、后台服务器、应用程序接口、道路异常事件管理平台；所述现场道路摄像头组通过数据总线和地址总线与后台服务器连接，道路异常事件管理平台通过互联网TCP/IP协议调用预编好的应用程序接口发送和接收后台服务器数据；

所述现场道路摄像头组，用于实时采集道路现场图片；