CN109726699A - 基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，包括：拍摄所在区域的机动车道和非机动车道的视频图像，并传输给视频分析系统；采用基于深度神经网络学习电动自行车的特征，并建立电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型；对视频图像进行图像分割，以区分机动车道和非机动车道；提取机动车道内的视频图像，并将所述视频图像输入外形训练模型以标记机动车道内的电动自行车；将所述标记机动车道内的电动自行车的视频图像输入车牌训练模型，检测输出电动自行车的车牌号码。通过上述方案，本发明具有识别准确、降低计算工作量等优点，在人工智能技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其是基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法。
背景技术
随着人工智能技术不断发展，人工智能也被广泛用于在机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等领域。
随着汽车的快速发展，我国汽车总拥有量也逐年递增，如此也造成了城市交通拥堵。目前，较多人选择使用电动自行车作为上下班、外出的主要交通工具，其具体积较小、停车方便、操作简便等优点，电动自行车的城市拥有量也在逐年递增。随之而来电动自行车抢占机动车道事件也频频发生，既加重了交通负担，又增加了交警执法工作量。与此同时，还存在交通事故风险。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，本发明采用的技术方案如下：
基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，包括安装在电子眼安装支架上、且能拍摄到机动车道和非机动车道的视频图像的摄像头，与所述摄像头连接的视频分析系统。
所述电动自行车占用机动车道识别方法，包括以下步骤：
步骤S01，利用所述摄像头拍摄所在区域的机动车道和非机动车道的视频图像，将摄像头拍摄的视频图像转换成视频流，并传输给视频分析系统；同时，采用基于深度神经网络学习电动自行车的特征，并建立电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型。
步骤S02，对摄像头拍摄的视频图像进行图像分割，以区分机动车道和非机动车道。
步骤S03，提取机动车道内的视频图像，并将所述视频图像输入外形训练模型以标记机动车道内的电动自行车。
步骤S04，将所述标记机动车道内的电动自行车的视频图像输入车牌训练模型，检测输出电动自行车的车牌号码。
进一步地，所述步骤S01中，建立电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型包括以下步骤：
步骤S11，将电动自行车的视频图像划分为8×8的矩形块，并对任一矩形块进行聚类预测锚点框。
步骤S12，将所述分割的矩形块输入至多层卷积神经网络中，采用卷积神经网络提取视频图像内的图像特征，并训练获得任一电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型。
更进一步地，所述步骤S02中，视频图像分割包括以下步骤：
步骤S21，识别摄像头拍摄的视频图像中的右侧道路划分线和中间隔离线；
步骤S22，采用基于边缘分割算法划分获得右侧道路划分线与中间隔离线之间的机动车道的视频图像。
优选地，所述步骤S21中，采用变形Sobel算子识别获得右侧道路划分线、车道划分线和中间隔离线的纹理特征。
优选地，所述中间隔离线包括单黄实线、双黄实线、黄色虚实线和双白实线。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明利用安装在电子眼安装支架上的摄像头拍摄到机动车道和非机动车道的视频图像，该摄像头为现有布设的成熟部件，本发明无需另设视频采集设备，可有效地降低设备投入成本。
(2)本发明采用深度神经网络学习获得电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型，其识别能力强，且识别精度较高，有效地避免电动自行车占用机动车道误判。
(3)本发明采用变形Sobel算子识别获得右侧道路划分线、车道划分线和中间隔离线的纹理特征，为图像分割提供基础。进一步地，本发明采用图像分割以获得机动车道的视频图像，如此设计的好处在于，减少识别计算工作量。
(4)本发明通过标记机动车道内的电动自行车，并识别该机动车道内的电动自行车的车牌号码，为交通执法提供依据，并降低交警执法工作量。综上所述，本发明具有识别准确、降低计算工作量等优点，在人工智能技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定，对于本领域技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的训练模型建立流程图。
图3为本发明的视频图像分割的流程图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更为清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例
如图1至图3所示，本实施例提供了一种基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，其包括安装在电子眼安装支架上、且能拍摄到机动车道和非机动车道的视频图像的摄像头，与所述摄像头连接的视频分析系统。在本实施例中，深度神经网络、边缘分割算法和变形Sobel算子均为现有技术，本实施例并未对其算法本身进行改进，因此，本实施例不再对深度神经网络、边缘分割算法和变形Sobel算子的计算过程进行详细阐述。
在本实施例中，所述电动自行车占用机动车道识别方法，包括以下步骤：
第一步，利用所述摄像头拍摄所在区域的机动车道和非机动车道的视频图像，将摄像头拍摄的视频图像转换成视频流，并传输给视频分析系统。在此，摄像头拍摄的视频图像中既包括有机动车道内的视频图像，又包括非机动车道内的视频图像。当且仅当，电动自行车驶入机动车道内才属于交通违章行为。同时，本实施例采用基于深度神经网络学习电动自行车的特征，并建立电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型，具体如下：
(1)将电动自行车的视频图像划分为8×8的矩形块，并对任一矩形块进行聚类预测锚点框。
(2)将所述分割的矩形块输入至多层卷积神经网络中，采用卷积神经网络提取视频图像内的图像特征，并训练获得任一电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型。
第二步，对摄像头拍摄的视频图像进行图像分割，以区分机动车道和非机动车道，具体来说：
(1)识别摄像头拍摄的视频图像中的右侧道路划分线和中间隔离线，其中，采用变形Sobel算子识别获得右侧道路划分线、车道划分线和中间隔离线的纹理特征。所述中间隔离线包括单黄实线、双黄实线、黄色虚实线和双白实线。
(2)采用基于边缘分割算法划分获得右侧道路划分线与中间隔离线之间的机动车道的视频图像。
第三步，提取机动车道内的视频图像，并将所述视频图像输入外形训练模型以标记机动车道内的电动自行车。
第四步，将所述标记机动车道内的电动自行车的视频图像输入车牌训练模型，检测输出电动自行车的车牌号码。
综上所述，本发明巧妙地利用神经网络识别电动自行车占用机动车道和该电动自行车的车牌号码，并利用图像分割以减少识别技术工作量，排除识别计算非机动车道内的电动自行车的情况。与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著的进步，在人工智能识别技术领域具有广阔的市场前景。
上述实施例仅为本发明的优选实施例，并非对本发明保护范围的限制，但凡采用本发明的设计原理，以及在此基础上进行非创造性劳动而作出的变化，均应属于本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，包括安装在电子眼安装支架上、且能拍摄到机动车道和非机动车道的视频图像的摄像头，其特征在于，还包括与所述摄像头连接的视频分析系统；
所述电动自行车占用机动车道识别方法，包括以下步骤：
步骤S01，利用所述摄像头拍摄所在区域的机动车道和非机动车道的视频图像，将摄像头拍摄的视频图像转换成视频流，并传输给视频分析系统；同时，采用基于深度神经网络学习电动自行车的特征，并建立电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型；
步骤S02，对摄像头拍摄的视频图像进行图像分割，以区分机动车道和非机动车道；
步骤S03，提取机动车道内的视频图像，并将所述视频图像输入外形训练模型以标记机动车道内的电动自行车；
步骤S04，将所述标记机动车道内的电动自行车的视频图像输入车牌训练模型，检测输出电动自行车的车牌号码。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，其特征在于，所述步骤S01中，建立电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型包括以下步骤：
步骤S11，将电动自行车的视频图像划分为8×8的矩形块，并对任一矩形块进行聚类预测锚点框；
步骤S12，将所述分割的矩形块输入至多层卷积神经网络中，采用卷积神经网络提取视频图像内的图像特征，并训练获得任一电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，其特征在于，所述步骤S02中，视频图像分割包括以下步骤：
步骤S21，识别摄像头拍摄的视频图像中的右侧道路划分线和中间隔离线；
步骤S22，采用基于边缘分割算法划分获得右侧道路划分线与中间隔离线之间的机动车道的视频图像。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，其特征在于，所述步骤S21中，采用变形Sobel算子识别获得右侧道路划分线、车道划分线和中间隔离线的纹理特征。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，其特征在于，所述中间隔离线包括单黄实线、双黄实线、黄色虚实线和双白实线。
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