[发明专利]一种基于车辆活动预测的高速路口管控方法及装置

权利要求书

1.一种基于车辆活动预测的高速路口管控方法，其特征在于，包括：

获取针对高速路口的场景视频；

利用预先训练得到的SSD网络对所述场景视频中的目标进行检测，得到所述场景视频的每一帧图像中各目标分别对应的属性信息，所述目标包括车辆，所述属性信息包括包含所述目标的边界框的位置信息；

基于所述每一帧图像中各目标分别对应的属性信息，利用预设的多目标跟踪算法对所述场景视频的各帧图像中的相同目标进行匹配；

确定每一帧图像中不同目标之间的实际空间距离；

利用匹配后各帧图像对应的目标的所述属性信息以及所述实际空间距离，生成所述高速路口的空间与或图模型；所述空间与或图模型表征所述场景视频中目标的空间位置关系；

对所述空间与或图模型利用子活动提取算法得到表征关注目标的活动状态的子活动标签集；

将所述子活动标签集输入预先得到的时间与或图模型，得到所述高速路口中所述关注目标未来活动的预测结果；其中，所述时间与或图模型是利用预先建立的所述高速路口的目标的活动语料库得到的；

基于所述关注目标未来活动的预测结果，向所述高速路口的管理设备发送控制信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设多目标跟踪算法包括DeepSort算法。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一帧图像中不同目标之间的实际空间距离，包括：

在每一帧图像中，确定每个目标的像素坐标；

针对每个目标，利用单目视觉定位测距技术，计算该目标的所述像素坐标在世界坐标系中对应的实际坐标；

针对每一帧图像，利用该帧图像中每两个目标的所述实际坐标，得到该帧图像中该两个目标之间的实际空间距离。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述空间与或图模型利用子活动提取算法得到表征关注目标的活动状态的子活动标签集，包括：

将所述空间与或图模型中，所述实际空间距离小于预设距离阈值的成对目标确定为关注目标；

针对每一帧图像，确定每对所述关注目标的实际空间距离和各关注目标的速度值；

通过依次比较后一帧图像和前一帧图像，得到表征每对所述关注目标的实际空间距离变化情况的距离变化信息，以及表征各关注目标的速度值变化情况的速度变化信息；

利用语义标签描述各关注目标依次得到的所述距离变化信息以及所述速度变化信息，生成表征各关注目标的活动状态的子活动标签集。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述关注目标未来活动的预测结果，向所述高速路口的管理设备发送控制信息，包括：

若所述预测结果表示作为所述关注目标的车辆之间距离小于车距预设距离，则向所述高速路口的提醒设备发送用于车距提醒的控制信息；其中，所述管理设备包括提醒设备。

6.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述关注目标未来活动的预测结果，向所述高速路口的管理设备发送控制信息，包括：

若所述预测结果表示作为所述关注目标的车辆的车头与所述高速路口出口的栅栏之间距离小于车杆预设距离，则向所述高速路口的收费设备发送指示收费的控制信息；其中，所述管理设备包括收费设备。

7.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述关注目标未来活动的预测结果，向所述高速路口的管理设备发送控制信息，包括：

若所述预测结果表示作为所述关注目标的车辆的车尾与所述高速路口的栅栏之间距离大于放行预设距离，则向所述栅栏的控制设备发送指示放行的控制信息，以使得后车通过所述栅栏；其中，所述管理设备包括所述栅栏的控制设备。