[发明专利]一种车辆的目标行驶轨迹识别方法

说明书

本发明公开了一种车辆的目标行驶轨迹识别方法，属于深度学习技术领域，用以识别车辆的行驶轨迹是否为S型行驶轨迹的技术问题，从而避免车辆事故发生。方法包括：对监控画面中的车辆进行检测，并获取所述车辆在所述监控画面中起止时刻之间的检测位置信息；输入所述检测位置信息至目标行驶轨迹识别模型，得到所述车辆的行驶轨迹是否为目标行驶轨迹的识别结果；其中，所述目标行驶轨迹为所述车辆在穿梭避让目标障碍物时的行驶特征轨迹；所述目标行驶轨迹识别模型是根据目标行驶轨迹样本数据训练得到的判决函数模型。

技术领域

本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种车辆的目标行驶轨迹识别方法。

背景技术

随着全球货运行业的飞速发展，现代集装箱码头的作业越来越频繁，工作环境越来越复杂。目前港口的集装箱通常由专用的集装箱卡车安装运输，码头运输时集装箱卡车需要遵循相应安全规章制度，按照规定道路行驶，但由于部分行驶路线中集装箱卡车绕着港口柱子S型行驶时可以比沿着规定道路行驶节省时间，因此，在实际运输途中经常有集装箱卡车司机驾驶车辆违规S型行驶，造成了极大的安全隐患。

为了防止集装箱卡车司机危险驾驶导致的交通事故发生，港口通常采用安装摄像头的方法进行监控，靠监控的方式监督集装箱卡车司机正常驾驶。由于一般监控摄像头不具备识别车辆S型危险行驶功能，因此港口多通过“人工监督”的方式避免危险驾驶行为发生。但是人工监督方式存在不足，具体情况如下：

1)港口占地面积大、监控摄像头数量多，人工监控整片港口区需要花费大量人力。

2)长时间靠人工监督危险驾驶行为，容易引起人员疲劳和疏忽。

3)人工监督缺乏对S型轨迹危险驾驶统一的判别标准。

显然，当前的“人工监督”措施已经无法有效地发现车辆的S型危险驾驶行为，同时“人工监督”会消耗大量的人力成本，不符合现在自动化港口的建设要求。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种车辆的目标行驶轨迹识别方法，用以识别车辆的行驶轨迹是否为S型行驶轨迹的技术问题，从而避免车辆事故发生。

本发明实施例提供了一种车辆的目标行驶轨迹识别方法，包括：

对监控画面中的车辆进行检测，并获取所述车辆在所述监控画面中起止时刻之间的检测位置信息；

输入所述检测位置信息至目标行驶轨迹识别模型，得到所述车辆的行驶轨迹是否为目标行驶轨迹的识别结果；

其中，所述目标行驶轨迹为所述车辆在穿梭避让目标障碍物时的行驶特征轨迹；

所述目标行驶轨迹识别模型是根据目标行驶轨迹样本数据训练得到的判决函数模型。

进一步地，根据如下公式表示所述判决函数模型：

其中，f(x)为所述判决函数模型、x为所述判决函数模型的自变量、sgn为符号函数、m为所述目标行驶轨迹样本数据的总数量、i为第i个目标行驶轨迹样本数据、x_i为所述目标行驶轨迹样本数据的x轴坐标、y_i为所述目标行驶轨迹样本数据的y轴坐标、k(x,x_i)为以x和x_i为变量的线性核函数、b为所述判决函数模型的预设阈值；

a_i为拉格朗日乘子，为下述求解结果：

st a_i≥0,i＝1,...,m

其中，j＝1,...,m、k(x_i,x_j)为以x_i和x_j为变量的线性核函数。