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申请/专利权人：广州国交润万交通信息有限公司

摘要：本发明涉及基于视频的交通信号灯监控方法及装置，通过对摄像枪设备所上传的视频进行处理得到多帧视频帧，之后基于关键信息提取的方式将多帧视频帧整合形成任意段视频关联的目标监测图像，并基于此得到以时间先后顺序排列的目标监测图像序列，将目标监测图像输入基于深度学习网络模型和DeepSORT构建的监测模型，通过所述监测模型实现视频目标的识别与追踪，本发明通过基于深度学习网络模型和DeepSORT构建的监测模型能够实现对交通信号灯目标进行目标的追踪，识别判断交通信号灯的行为和状态，上报交通信号灯的告警事件，且由于输入监测模型的为关键信息提取后的目标监测图像序列，不仅能够提高监测模型的监测效率还能够大幅提高监测模型的监测准确率。

主权项：1.基于视频的交通信号灯监控方法，其特征在于，包括以下：获取用于管理维护公路路段的摄像枪设备所上传的视频，并对所述视频进行解码得到解码后的视频；预设时间长度T，以时间长度T对解码后的视频进行划分得到多段视频，于每段视频中获取多帧视频帧，所述多帧视频帧为连续帧且帧数预设为N；基于关键信息提取的方式将多帧视频帧整合形成任意段视频关联的目标监测图像，并基于此得到以时间先后顺序排列的目标监测图像序列；将所述目标监测图像序列输入基于深度学习网络模型和DeepSORT构建的监测模型，通过所述监测模型实现视频目标的识别与追踪；具体的，基于关键信息提取的方式将多帧视频帧整合形成任意段视频关联的目标监测图像，包括，对于任意多帧视频帧，以时间先后顺序构建视频帧图像序列，并预定义于所述视频帧图像序列中第p个序列号元素，即第p个视频帧图像的图像矩阵为Cp（p），Cp（p）中第wp行第dp列的像素点的像素值表示为Cp（p，wp，dp）；计算Cp（p，wp，dp）与其周围像素点相比较的监测有效程度standard（p，wp，dp），所述standard（p，wp，dp）由与的比值确定，其中，max（p，wp，dp）为Cp（p，wp，dp）周围像素点中的最大值，avg（p，wp，dp）以及min（p，wp，dp）分别为Cp（p，wp，dp）周围像素点中的平均值以及最小值，周围像素点指的是8邻域像素点；基于监测有效程度计算出视频帧图像序列中所有视频帧图像的监测表现区域；构建基础图像，所述基础图像由视频帧图像序列中所有视频帧图像于相同位置处的像素点取像素平均值得到；将视频帧图像序列中所有视频帧图像的监测表现区域依次替换所述基础图像的对应区域得到该段视频关联的目标监测图像；具体的，基于监测有效程度计算出视频帧图像序列中所有视频帧图像的监测表现区域，包括，当p=1时，即对于所述视频帧图像序列中第1个序列号元素，遍历图像矩阵C1（1），找寻出C1（1）中监测有效程度的最大值以及第二大值所对应的两个像素点，接着对监测有效程度的最大值以及第二大值所对应的两个像素点进行连接得到线段segment（1），然后在C1（1）中找寻出除segment（1）上像素点外的监测有效程度最大的另一个像素点假定为P，则将P分别连接线段segment（1）的两个顶点处的像素点得到C1（1）的监测表现区域；当p＞1时，即对于所述视频帧图像序列中第1个序列号之后元素，计算Cp-1（p-1）的监测表现区域中的像素平均值avg（p-1），遍历图像矩阵Cp（p），找寻出Cp（p）中监测有效程度大于avg（p-1）的随机的两个像素点并进行连接得到线段segment（p），之后在Cp（p）中找寻除segment（p）上像素点外的监测有效程度最大的另一个像素点假定为Q，则将Q分别连接线段segment（p）的两个顶点处的像素点得到Cp（p）的监测表现区域。

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