[發(fā)明專利]基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法及相關(guān)設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010438156.3 | 申請日: | 2020-05-21 |
| 公開(公告)號(hào): | CN111627215A | 公開(公告)日: | 2020-09-04 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 曹素云 | 申請(專利權(quán))人: | 平安國際智慧城市科技股份有限公司 |
| 主分類號(hào): | G08G1/017 | 分類號(hào): | G08G1/017;G06K9/00 |
| 代理公司: | 深圳市賽恩倍吉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44334 | 代理人: | 何春蘭;孫芬 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市前海深港合*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 人工智能 視頻 圖像 識(shí)別 方法 相關(guān) 設(shè)備 | ||
1.一種基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法,其特征在于,所述基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法包括:
在車輛行駛的過程中,對所述車輛的前行視角進(jìn)行動(dòng)態(tài)采集,獲得多個(gè)采集數(shù)據(jù);
對所述多個(gè)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻編碼以及視頻解碼,獲得視頻圖像;
根據(jù)所述車載設(shè)備的嵌入式中央處理器CPU的前端算力,確定抽幀頻率;
根據(jù)所述抽幀頻率,對所述視頻圖像進(jìn)行抽幀,獲得多個(gè)視頻幀;
依次對所述多個(gè)視頻幀進(jìn)行識(shí)別,獲得所述車輛的車輛識(shí)別結(jié)果以及所述車輛途經(jīng)的交通標(biāo)線的標(biāo)線識(shí)別結(jié)果;
根據(jù)所述車輛識(shí)別結(jié)果以及所述標(biāo)線識(shí)別結(jié)果,對所述車輛以及所述交通標(biāo)線的空間位置關(guān)系進(jìn)行分析,獲得車輛違法識(shí)別結(jié)果;
將所述車輛違法識(shí)別結(jié)果上傳至區(qū)塊鏈。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法,其特征在于,所述在車輛行駛的過程中,對所述車輛的前行視角進(jìn)行動(dòng)態(tài)采集,獲得多個(gè)采集數(shù)據(jù)之后,所述基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法還包括:
獲取每個(gè)所述采集數(shù)據(jù)對應(yīng)的能見度值;
將能見度值低于預(yù)設(shè)閾值的采集數(shù)據(jù)確定為無效數(shù)據(jù);
從所述多個(gè)采集數(shù)據(jù)中刪除所述無效數(shù)據(jù),獲得有效數(shù)據(jù);
所述對所述多個(gè)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻編碼以及視頻解碼,獲得視頻圖像包括:
對所述有效數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻編碼以及視頻解碼,獲得視頻圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法,其特征在于,所述依次對所述多個(gè)視頻幀進(jìn)行識(shí)別,獲得所述車輛的車輛識(shí)別結(jié)果以及所述車輛途經(jīng)的交通標(biāo)線的標(biāo)線識(shí)別結(jié)果包括:
依次將所述多個(gè)視頻幀輸入至違法識(shí)別模型中,通過所述違法識(shí)別模型中的車輛二分類識(shí)別模型,獲得車輛識(shí)別結(jié)果,所述車輛識(shí)別結(jié)果包括公交車或非公交車;
通過所述違法識(shí)別模型中的交通標(biāo)線識(shí)別模型,對所述車輛途經(jīng)的交通標(biāo)線進(jìn)行識(shí)別,獲得初始識(shí)別結(jié)果,并對相鄰視頻幀的多個(gè)初始識(shí)別結(jié)果進(jìn)行分析,獲得所述交通標(biāo)線最終的標(biāo)線識(shí)別結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法,其特征在于,所述依次對所述多個(gè)視頻幀進(jìn)行識(shí)別,獲得所述車輛的車輛識(shí)別結(jié)果以及所述車輛途經(jīng)的交通標(biāo)線的標(biāo)線識(shí)別結(jié)果包括:
獲取所述多個(gè)視頻幀的車輛圖像,并根據(jù)所述車輛圖像,構(gòu)建所述車輛圖像的三維模型;基于所述三維模型,將所述車輛圖像與車輛圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行配對,以獲得所述車輛的車輛識(shí)別結(jié)果;
獲取所述多個(gè)視頻幀中所述車輛途經(jīng)的交通標(biāo)線圖像,并根據(jù)所述交通標(biāo)線圖像,構(gòu)建所述交通標(biāo)線圖像的線條輪廓模型;基于所述線條輪廓模型,將所述交通標(biāo)線圖像與標(biāo)線圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行配對,以獲得所述車輛的標(biāo)線識(shí)別結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法,其特征在于,所述依次對所述多個(gè)視頻幀進(jìn)行識(shí)別,獲得所述車輛的車輛識(shí)別結(jié)果以及所述車輛途經(jīng)的交通標(biāo)線的標(biāo)線識(shí)別結(jié)果之后,所述基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法還包括:
若所述車輛識(shí)別結(jié)果表明所述車輛為非公交車,采用區(qū)域識(shí)別模型對所述多個(gè)視頻幀進(jìn)行區(qū)域識(shí)別,獲得所述車輛的行駛區(qū)域;
判斷所述行駛區(qū)域是否屬于所述車輛的禁止通行區(qū)域;
若所述行駛區(qū)域不屬于所述車輛的禁止通行區(qū)域,根據(jù)所述車輛識(shí)別結(jié)果以及所述標(biāo)線識(shí)別結(jié)果,對所述車輛以及所述交通標(biāo)線的空間位置關(guān)系進(jìn)行分析,獲得車輛違法識(shí)別結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的視頻圖像識(shí)別方法,其特征在于,所述車輛識(shí)別結(jié)果中還攜帶有所述車輛在所述視頻幀中的第一像素范圍,所述標(biāo)線識(shí)別結(jié)果中還攜帶有所述交通標(biāo)線在所述視頻幀中的第二像素范圍,所述根據(jù)所述車輛識(shí)別結(jié)果以及所述標(biāo)線識(shí)別結(jié)果,對所述車輛以及所述交通標(biāo)線的空間位置關(guān)系進(jìn)行分析,獲得車輛違法識(shí)別結(jié)果包括:
判斷所述第一像素范圍與所述第二像素范圍是否存在重合;
若所述第一像素范圍與所述第二像素范圍存在重合,根據(jù)所述車輛識(shí)別結(jié)果以及所述標(biāo)線識(shí)別結(jié)果,獲得所述車輛對應(yīng)的交通規(guī)則;
若所述第一像素范圍與所述第二像素范圍的重合不符合所述交通規(guī)則,確定所述車輛違法。
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