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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了交通异常检测的方法和装置，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，可应用于视频分析场景下。具体实现方案为：获取至少两帧连续的交通图像。从至少两帧连续的交通图像中分别识别出目标车辆的位置，得到位置信息集合。根据位置信息集合确定出目标车辆的行进方向和速度。将目标车辆的行进方向和速度与预先生成的车辆矢量场进行比较，确定目标车辆是否异常。该实施方式能够提高交通异常检测的速度和准确率。
主权项：1.一种交通异常检测的方法，包括：获取至少两帧连续的交通图像；通过deepsort算法从所述至少两帧连续的交通图像中分别识别出目标车辆的位置，得到位置信息集合；根据所述位置信息集合确定出所述目标车辆的行进方向和速度，并通过检测框重叠的帧数确定停车时间；将所述目标车辆的行进方向和速度与预先生成的车辆矢量场进行比较，确定所述目标车辆是否异常，如果夹角超过预定阈值，则连续监测多帧，得到的轨迹如果不是正常的变道轨迹，则说明车辆异常，直接定位出异常车辆的位置，方便救援，如果车速异常低的车辆数量达到预定车辆阈值，则说明该路段出现拥堵，输出提示信息给监控人员，提示进一步检查是否出现交通事故，一旦检测到异常车辆，则通过车牌识别获取到车主信息，车主信息包括本人及家属的联系方式、病史，定位事故发生的时间，并将事故发生时的相关视频保留下来作为报案的依据；在异常检测率增加到预定阈值时，获取预定时间长度的交通视频，其中，时间长度和采集时刻有关，如果是交通高峰期，则时间长度短，如果是交通低谷期，则时间长度长；创建一个与所述交通视频的画面同等大小的矩阵，其中，所述矩阵中每个元素代表所述画面上的一个像素点，每个元素的初始值为零；对所述交通视频中的车辆进行跟踪检测，将车辆的检测框中的像素点对应的元素设置为非零值；将所述矩阵中非零值对应的像素点确定为道路，得到校正后的道路区域，使用校正后的道路区域检测当前拍摄的图像中的车辆。
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百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 交通异常检测的方法和装置
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