[发明专利]一种交通行为识别方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种交通行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：

对接收的视频流进行对象检测，得到至少一个对象以及与其中对象对应的对象区域；所述对象的类型包括人体、车辆以及骑手中的至少一种；

基于对所述对象进行的多对象跟踪的结果，确定离开所述视频流的目标骑手；

基于得到的各对象对应的对象区域，对所述目标骑手进行区域重合度检测，得到与所述目标骑手之间满足预设区域重合度要求的目标人体和目标车辆；

基于对所述目标人体的头盔识别结果，以及对所述目标车辆的车辆识别结果，确定对所述目标骑手的行为识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于得到的各对象对应的对象区域，对所述目标骑手进行区域重合度检测，得到与所述目标骑手之间满足预设区域重合度要求的目标人体和目标车辆，包括：

基于得到的各对象对应的对象区域，分别确定所述各对象区域中除所述目标骑手区域之外的其他对象区域，与所述目标骑手区域之间的区域重合度；

在所述其他对象区域中，确定与所述目标骑手区域的区域重合度最大的目标人体区域和目标车辆区域；

将所述目标人体区域对应的人体、所述目标车辆区域对应的车辆，分别确定为所述目标人体和所述目标车辆。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述目标人体区域对应的人体、所述目标车辆区域对应的车辆，分别确定为所述目标人体和所述目标车辆，包括：

响应于所述目标人体区域与所述目标车辆区域之间的区域重合度达到预设重合度阈值，将所述目标人体区域对应的人体、所述目标车辆区域对应的车辆，分别确定为所述目标人体和所述目标车辆。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于得到的各对象对应的对象区域，对所述目标骑手进行区域重合度检测，得到与所述目标骑手之间满足预设区域重合度要求的目标人体和目标车辆，包括：

基于得到的各对象对应的对象区域，分别确定所述视频流的每一目标图像中，与所述目标骑手区域之间的区域重合度最大的人体区域以及车辆区域；

将被确定为重合度最大的次数达到预设阈值的所述人体区域以及车辆区域，分别确定为目标人体区域与目标车辆区域；

将所述目标人体区域对应的人体、所述目标车辆区域对应的车辆，分别确定为所述目标人体和所述目标车辆。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于得到的各对象对应的对象区域，对所述目标骑手进行区域重合度检测，得到与所述目标骑手之间满足预设区域重合度要求的目标人体和目标车辆，包括：

基于得到的各对象对应的对象区域，确定所述视频流的每一目标图像中，与所述目标骑手区域之间的区域重合度最大的目标人体区域以及目标车辆区域，并将所述目标人体区域以及所述目标车辆区域分别对应的人体与车辆作为所述目标骑手对应的第一关联对象；

确定所述目标骑手对应的第二关联对象，其中，在所述各对象对应的对象区域中，所述目标骑手区域与所述第二关联对象的区域重合度最大，所述第二关联对象包括人体与车辆；

根据所述第二关联对象与所述第一关联对象中的相同的关联对象，确定所述目标人体与所述目标车辆。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于得到的各对象对应的对象区域，确定所述视频流的每一目标图像中，与所述目标骑手区域之间的区域重合度最大的目标人体区域以及目标车辆区域，包括：

基于得到的各对象对应的对象区域，分别确定每一目标图像中，与所述目标骑手区域之间的区域重合度最大的人体区域以及车辆区域；

将被确定为重合度最大的次数达到预设阈值的所述人体区域以及车辆区域，分别作为所述目标人体区域以及所述目标车辆区域。