[发明专利]一种车辆行驶轨迹识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种车辆行驶轨迹识别方法，其特征在于，包括：

检测目标车辆，当检测到所述目标车辆时，记录所述目标车辆检测框的中心坐标；

跟踪所述目标车辆，并记录所述目标车辆检测框的中心的运行轨迹；

对所述运行轨迹进行判决，若判决结果为预设的轨迹，则发送报警信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测目标车辆包括：

基于单阶段深度学习的第四代YOLO目标检测算法对画面中的车辆进行检测。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到所述目标车辆时，记录所述目标车辆检测框的中心坐标包括：

当检测到所述目标车辆时，记录所述目标车辆检测框的中心坐标(x₀,y₀)，并记录此时的时刻t。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述跟踪所述目标车辆，并记录所述目标车辆检测框的中心的运行轨迹包括：

在t+n*t0时刻采集一帧检测画面，并记t+n*t0时刻所述车辆检测框中心坐标(x_n,y_n),得到所述车辆检测框中心的坐标记录(x₁,y₁)，(x₂,y₂)...(x_n,y_n)；

其中，x是所述车辆检测框中心的横坐标，y是所述车辆检测框中心的纵坐标；

其中，n＝1,2,3…N，t0是采样的时间间隔，时间t+N*t0是所述车辆驶出检测画面的时刻。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述跟踪所述目标车辆包括：

获取当前帧的画面中K辆车的K个检测结果(x₀,y₀,h₀,w₀),(x₁,y₁,h₁,w₁)...(x_k,y_k,h_k,w_k)，h是所述车辆检测框的高度，w是所述车辆检测框的宽度，K是大于等于1的整数；

利用卡尔曼滤波跟踪器检测到的目标车辆，并更新当前的横坐标、纵坐标、高度和宽度，并形成对应所述卡尔曼滤波跟踪器的目标轨迹数据队列；

若当前帧是第一帧，则对当前帧的所述K个检测结果中的每一个检测结果进行卡尔曼滤波跟踪器的创建和初始化；

若当前帧不是第一帧，则执行以下操作：

计算每个检测目标当前帧与上一帧的欧式距离；

利用匈牙利二分图匹配法进行最优距离匹配，进行对应的匹配对；

对已配对的目标，将所述欧式距离超出预设的最大距离阈值的配对值删除；对未配对的目标，创建新的卡尔曼滤波跟踪器，并对所述跟踪器进行初始化。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据以下公式计算所述欧式距离：

其中，Dist_ij为同一个目标车辆的第i个检测结果与第j个检测结果的欧式距离，i是大于等于1小于等于N的正整，j是大于等于1小于等于N的整数。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述运行轨迹进行判决，若判决结果为预设的轨迹，则发送报警信号包括：

对所述坐标记录(x₁,y₁)，(x₂,y₂)...(x_n,y_n)使用支持向量机SVM训练的S型轨迹识别算法进行判决，如果判决结果为S型，则发送报警信号。