[发明专利]交通异常检测方法、装置、设备、存储介质以及程序产品

权利要求书

1.一种交通异常检测方法，包括：

获取交通视频流；

对所述交通视频流进行车辆检测跟踪，确定是否存在异常停留的车辆，其中，停留时长超过预设时长属于异常停留；

若存在异常停留的车辆，利用决策树对异常停留对应的视频帧进行交通异常分类，得到交通异常类型，其中，所述决策树是基于交通异常检测的特征生成的。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用决策树对异常停留对应的视频帧进行交通异常分类，得到交通异常类型，包括：

统计所述异常停留的车辆的数目；

若所述异常停留的车辆的数目是多个，确定所述异常停留的车辆之间是否存在接触；

若所述异常停留的车辆之间存在接触，确定为车撞车类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用决策树对异常停留对应的视频帧进行交通异常分类，得到交通异常类型，还包括：

若所述异常停留的车辆的数目是一个，或者所述异常停留的车辆的数目是多个且不存在接触，确定所述异常停留对应的视频帧中是否存在异常的人体；

若存在异常的人体，确定为车撞人类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述利用决策树对异常停留对应的视频帧进行交通异常分类，得到交通异常类型，还包括：

若不存在异常的人体，确定所述异常停留的车辆的停留位置；

若所述异常停留的车辆的停留位置在路侧，确定为违停类型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述利用决策树对异常停留对应的视频帧进行交通异常分类，得到交通异常类型，还包括：

若所述异常停留的车辆的停留位置不在路侧，确定所述异常停留对应的视频帧中是否存在警示牌；

若存在警示牌，确定为抛锚类型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述利用决策树对异常停留对应的视频帧进行交通异常分类，得到交通异常类型，还包括：

若不存在警示牌，确定为违停类型。

7.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，所述对所述交通视频流进行车辆检测跟踪，确定是否存在异常停留的车辆，包括：

将所述交通视频流输入至预先训练的车辆检测跟踪模型，得到车辆检测跟踪结果；

基于车辆检测跟踪结果，确定是否存在异常停留的车辆。

8.根据权利要求2-7之一所述的方法，其中，所述确定所述异常停留的车辆之间是否存在接触，包括：

计算所述异常停留的车辆的边界框之间的交并比；

若所述交并比不等于0，确定所述异常停留的车辆之间存在接触；

若所述交并比等于0，确定所述异常停留的车辆之间不存在接触。

9.根据权利要求3-8之一所述的方法，其中，所述确定所述异常停留对应的视频帧中是否存在异常的人体，包括：

将所述异常停留对应的视频帧输入至预先训练的人体行为模型，得到人体行为结果；

基于所述人体行为结果，确定所述异常停留对应的视频帧中是否存在异常的人体。

10.根据权利要求5-9之一所述的方法，其中，所述确定所述异常停留对应的视频帧中是否存在警示牌，包括：

将所述异常停留对应的视频帧输入至预先训练的警示牌检测模型，得到警示牌检测结果；

基于所述警示牌检测结果，确定所述异常停留对应的视频帧中是否存在警示牌。

11.一种交通异常检测装置，包括：

获取模块，被配置成获取交通视频流；

跟踪模块，被配置成对所述交通视频流进行车辆检测跟踪，确定是否存在异常停留的车辆，其中，停留时长超过预设时长属于异常停留；

分类模块，被配置成若存在异常停留的车辆，利用决策树对异常停留对应的视频帧进行交通异常分类，得到交通异常类型，其中，所述决策树是基于交通异常检测的特征生成的。