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申请/专利权人：北京卓视智通科技有限责任公司

摘要：本发明公开了双光谱雷视一体机交通事件监测方法、系统、设备及介质，涉及交通事件监测技术领域，方法包括：将基于统一坐标系处理后的双光谱雷视一体机采集的可见光视频，按照固定间隔提取图像，并将提取到的图像输入至图像明亮度分类器中，得出该图像对应的明亮度得分；通过预测交通事件检测应用逻辑方法对所述双光谱雷视一体机中所有传感器在所述固定间隔内采集到视频数据进行交通事件检测，生成检测结果；根据所述明亮度得分以及所述检测结果，生成该图像对应的综合得分，将所述综合得分与该图像关联存储，完成监测。本发明通过双光谱雷视一体机中的三种传感器实现对交通事件的综合监测，相较于现有技术中两种传感器搭配监测的方案更具准确性。

主权项：1.一种双光谱雷视一体机的交通事件监测方法，其特征在于，包括：将双光谱雷视一体机中的可见光传感器、红外光传感器以及毫米波雷达传感器进行图像统一坐标系处理，将所述可见光传感器以及所述红外光传感器的采集到的图像的像素坐标转换为所述毫米波雷达传感器的采集到的图像的笛卡尔坐标；将基于统一坐标系处理后的双光谱雷视一体机采集的可见光视频，按照固定间隔提取图像，并将提取到的图像输入至图像明亮度分类器中，得出该图像对应的明亮度得分；通过预测交通事件检测应用逻辑方法对所述双光谱雷视一体机中所有传感器在所述固定间隔内采集到视频数据进行交通事件检测，生成检测结果，所述预测交通事件检测应用逻辑方法包括可见光交通事件检测应用逻辑、红外光交通事件检测应用逻辑以及雷达交通事件检测应用逻辑；根据所述明亮度得分以及所述检测结果，生成该图像对应的综合得分，将所述综合得分与该图像关联存储，完成监测；图像明亮度分类器指的是：使用卷积神经网络来训练一个图像明亮度分类器，3层网络结构，第一层使用32个3*3卷积核，Relu激活，加一个2*2的池化层；第二层使用64个3*3卷积核，Relu激活，加一个2*2的池化层；第三层使用128个3*3卷积核，Relu激活，加一个2*2的池化层；再接128个神经元的全连接层，Relu激活；最后接输出层，使用Sigmoid激活；将输出值映射到0-1之间；0代表明亮度低，1代表明亮度高，分数越高表示图像越明亮，将可见光视频在第T时刻截取一帧图片，送入图像明亮度分类器，得到分值，记为SL；根据所述明亮度得分以及所述检测结果，生成该图像对应的综合得分的过程为：根据所述明亮度得分、所述检测结果对应的预设交通事件权重以及预设距离权重，生成该图像对应的综合得分，其中，设置可见光、红外光、毫米波雷达三种传感器的事件权重分别为WVI，WIR，WRD，并且针对每一个事件WVI，WIR，WRD是不一样的，通过默认经验值进行配置或人工调整；即根据已进行合并处理后的交通事件进行权重确定；设置视频、雷达的位置权重分别设置为PVI，PRD，200米内位置各为0.5，200米外，每增加30米，PVI减少0.1，PRD增加0.1；350米及以上时，PVI为0，PRD为1；再通过上述事件权重、位置权重、当前时刻的亮度分值，得到最终的得分S，S计算公式如下：S=WVI*PVI*SL+WIR*PVI*1-SL+WRD*PRD；对S的上报阈值进行设置，当系统要求对事件的查全率高时，S的上报阈值设置低值，当系统要求对事件的查准率高时，S的上报阈值设置高值。

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