[发明专利]一种识别车辆违章行为的方法、服务器及存储介质

摘要

本申请涉及图像检测领域，提供识别车辆违章行为的方法、服务器及存储介质，该方法包括：检测到停车图像中的检测对象为机动车后，根据边缘检测方式检测到停车图像中的检测对象为机动车后，利用图像识别算识别检测对象的特征区域，从特征区域中提取梯度直方图特征并输入神经网络分类器，以对神经网络分类器中的预训练模型进行训练，根据检测对象的位置信息对训练结果计算像素均值和标准差，将像素均值和标准差最大的计算结果确定为检测对象的车辆信息和泊车信息，根据检测对象的车辆信息和泊车信息判断检测对象是否符合违停条件。本方案能够提高违停识别准确率和速度、减轻交警工作量以及应对城市车辆增长迅速带来的日益严重的违章停车情况。

主权项

1.一种识别车辆违章行为的方法，其特征在于，所述方法包括：获取停车图像；对所述停车图像进行边缘检测，若检测到所述停车图像中的检测对象为机动车后，利用图像识别算法从所述停车图像中识别所述检测对象的特征区域，从所述特征区域中提取梯度直方图特征，将所述梯度直方图特征输入神经网络分类器，根据所述梯度直方图特征对所述神经网络分类器中的预训练模型进行训练，根据检测对象的位置信息对所述预训练模型的训练结果计算像素均值和标准差，将像素均值和标准差最大的计算结果确定为所述检测对象的车辆信息和泊车信息，所述车辆信息包括车辆类型和车牌号，所述泊车信息包括停车的位置信息和交通标志；其中，所述神经网络分类器的一种表示方式为：I^(i,j)＝I(i,j)‑μ(i,j)σ(i,j)+C，μ、σ分别是以像素点(i,j)为中心的局部小邻域内的像素均值和标准差，C是常数，I是像素点(i,j)的灰度值，(i,j)∈W，W为所述梯度直方图特征；根据所述检测对象的车辆信息和泊车信息判断所述检测对象是否符合违停条件。