[发明专利]一种车辆违法变道的判定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种车辆违法变道的判定方法，包括：对原始视频进行预处理，获取待识别视频；确定待识别视频中目标车辆的行驶轨迹，获得目标车辆连续行驶对应的目标视频；对目标视频进行切分，获取至少一个视频片段；对至少一个视频片段进行分类，获得各视频片段分别对应的行驶类别；若行驶类别中存在设定类别，则目标车辆出现违法变道行为。本发明实施例公开的车辆违法变道的判断方法，通过对视频进行目标识别与视频分类，可以实现对视频中车辆有无违法变道行为进行自动判定，节省了人工成本，提高了工作效率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车辆违法变道的判定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着深度学习技术的不断更迭，智慧交通领域一直是深度学习技术落地的一个重要热门分支。以卷积神经网络为基础的图像分类、目标检测、图像分割等技术广泛用于场景识别、目标行为分析等方面，为行人、驾驶员等提供交通辅助信息，旨在让交通出行更加智慧化、便利化。

发明内容

本发明实施例提供了一种车辆违法变道的判定方法、装置、设备及存储介质，可以实现对视频中车辆有无违法变道行为进行自动判定，从而节省人工成本，提高工作效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆违法变道的判定方法，包括：

对原始视频进行预处理，获取待识别视频；

确定所述待识别视频中目标车辆的行驶轨迹，获得所述目标车辆连续行驶对应的目标视频；

对所述目标视频进行切分，获取至少一个视频片段；

对所述至少一个视频片段进行分类，获得各视频片段分别对应的行驶类别；

若所述行驶类别中存在设定类别，则所述目标车辆出现违法变道行为。

进一步地，对原始视频进行预处理，获取待识别视频，包括：

对原始视频进行切分，获得多个子视频；

对所述多个子视频进行筛选，获得满足条件的子视频；

将筛选出的子视频进行拼接，获得待识别视频。

进一步地，确定所述待识别视频中目标车辆的行驶轨迹，获得所述目标车辆连续行驶对应的目标视频，包括：

对所述待识别视频进行目标跟踪，获取初始行驶轨迹；

对所述初始行驶轨迹进行校正，获取所述目标车辆的最终行驶轨迹。

进一步地，对所述初始行驶轨迹进行校正，包括：

对所述待识别视频中的视频帧进行目标识别，获得所述目标车辆的第一特征信息；

获取所述初始行驶轨迹对应的各视频帧中目标车辆的第二特征信息；

保留所述第二特征信息与所述第一特征信息匹配的视频帧。

进一步地，所述行驶轨迹由各视频帧中目标车辆的检测框构成，获得所述目标车辆连续行驶对应的目标视频，包括：

按照设定比例对各视频帧中的检测框进行调整；

将调整后的视频帧进行拼接，获得目标视频。

进一步地，对所述目标视频进行切分，获取至少一个视频片段，包括：

按照设定帧数对所述目标视频进行切分，获取至少一个视频片段。

进一步地，对所述至少一个视频片段进行分类，获得各视频片段分别对应的行驶类别，包括：

将所述至少一个视频片段输入设定分类模型，获得各视频片段分别对应的行驶类别；其中，所述行驶类别包括：压虚线变道、压实线变道和不变道；