[发明专利]一种基于深度学习的闯红灯违法自动审核方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的闯红灯违法自动审核方法。包括以下步骤：获取前端违法抓拍机上传的原始违法图片；将图片进行切分和重新排序；检测并识别需要审核的车辆信息；检测并识别红绿灯的状态；对原始图片进行分割，分割出实线、停止线、导向线、车道线、斑马线等必要信息；判断车辆与停止线，导向线，车道线等的位置关系；最后根据闯红灯的电子警察照片筛选标准判断该原始违法图片是否审核通过。本系统实现了闯红灯违法抓拍的自动审核，替换了现有的人工审核方法，节约了人力，加快了审核速度。

主权项

1.一种基于深度学习的闯红灯违法自动审核方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取前端违法抓拍机上传的原始违法图片；S2、将图片进行切分，切分成3张间隔时间分别为1‑2秒的证据图；S3、检测并识别需要审核的车辆信息，先用车牌识别技术找出需要审核的车辆，然后利用车辆重检测技术找出该车辆在每张证据图中的位置；S4、基于深度学习检测并识别红绿灯的状态，综合三张证据图，将红绿灯状态分为没有红灯，直行左转红灯，直行红灯左转绿灯，直行绿灯左转红灯，右转红绿灯单独记录；S5、使用deeplab‑v2分割算法对原始图片进行分割，分割出实线、停止线、导向线、车道线、斑马线等必要信息；S6、基于图像处理技术判断车辆与停止线，导向线，车道线等的位置关系；S7、根据闯红灯的电子警察照片筛选标准判断该原始违法图片是否审核通过。