CN110796864B - 智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110796864B
CN110796864B CN201911075315.1A CN201911075315A CN110796864B CN 110796864 B CN110796864 B CN 110796864B CN 201911075315 A CN201911075315 A CN 201911075315A CN 110796864 B CN110796864 B CN 110796864B
Authority
CN
China
Prior art keywords
video data
traffic
camera
timestamp
traffic video
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911075315.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110796864A (zh
Inventor
李云龙
周广运
陈臣
慎东辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Apollo Intelligent Connectivity Beijing Technology Co Ltd
Original Assignee
Apollo Intelligent Connectivity Beijing Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Apollo Intelligent Connectivity Beijing Technology Co Ltd filed Critical Apollo Intelligent Connectivity Beijing Technology Co Ltd
Priority to CN201911075315.1A priority Critical patent/CN110796864B/zh
Publication of CN110796864A publication Critical patent/CN110796864A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110796864B publication Critical patent/CN110796864B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125Traffic data processing
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G08G1/0175Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/095Traffic lights

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本申请至少一个实施例提出一种智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质,涉及智能交通技术领域。具体实现方案为:获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据;获取第一摄像头与第二摄像头之间的时间戳偏移量;根据时间戳偏移量,对第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理;根据对齐后的第一交通视频数据和第二交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据;根据交通指标数据,控制待处理路口上交通信号机的信号控制方案。利用本申请至少一个实施例的技术方案,有效解决相关技术中直接对摄像头采集的视频数据进行直接对齐从而导致路口计算结果不准确,继而导致智能交通优化效果不理想的技术问题。

Description

智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及交通技术领域,具体涉及智能交通技术领域,尤其涉及智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着我国国民经济的持续、高速发展,人民生活水平不断提高,私家车辆的数量持续增加,导致我国大多数城市面临着交通阻塞和拥挤现象。
相关技术中,通常是直接将设置在路口处的各个摄像头所采集的视频帧直接进行对齐处理,并根据对齐处理后的视频帧,进行综合分析,并根据分析结果对路口的信号灯进行控制,然而,在实现本申请的过程中申请人发现直接对齐摄像头的视频帧,容易导致交通数据计算不准确,继而影响了智能交通优化效果。
发明内容
本申请提出一种智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质,结合摄像头之间的时间戳偏移量对摄像头提供的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据确定路口的交通指标数据,并根据确定的交通指标数据对路口的交通信号灯进行控制,由此,可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。
本申请一方面实施例提出了一种智能交通控制方法,包括:获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据,其中,所述第一交通视频数据是由第一摄像头提供的,所述第二交通视频数据是由第二摄像头提供的,所述第一摄像头和所述第二摄像头均设置在所述待处理路口上;获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量;根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理;根据对齐后的所述第一交通视频数据和所述第二交通视频数据,确定所述待处理路口的交通指标数据;根据所述交通指标数据,控制所述待处理路口上交通信号机的信号控制方案。
在本申请的一个实施例中,在所述获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量之前,所述方法还包括:获取所述第一摄像头的第一历史交通视频数据和所述第二摄像头的第二历史交通视频数据;确定所述第一历史交通视频数据与所述第二历史交通视频数据的重叠图像区域中出现同一个移动物体;从所述第一历史交通视频数据中确定出第一目标视频帧,以及从所述第二历史交通视频数据中确定出第二目标视频帧,其中,所述第一目标视频帧为所述第一历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现所述移动物体时所对应的视频帧,所述第二目标视频帧为所述第二历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现所述移动物体时所对应的视频帧;根据所述第一目标视频帧的第一时间戳,以及所述第二目标视频帧的第二时间戳,计算得到时间戳偏移量;将计算得到的时间戳偏移量作为所述第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
在本申请的一个实施例中,在所述获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量之前,所述方法还包括:获取所述第一摄像头的第一历史交通视频数据和所述第二摄像头的第二历史交通视频数据;对所述第一历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录所述第一历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第一对应关系;对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录所述第二历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第二对应关系;根据所述第一对应关系和所述第二对应关系,确定所述第一摄像头和所述第二摄像头之间的时间戳偏移量。
在本申请的一个实施例中,所述对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,包括:对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行识别,以确定出包含交通信号灯在内的检测区域;提取所述检测区域中的信号灯特征信息,将所述信号灯特征信息输入到预先训练的信号灯识别模型,以获取所述交通信号灯的灯态。
在本申请的一个实施例中,所述根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理,包括:根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对所述第二交通视频数据的时间戳和纠偏后的所述第一交通视频数据的时间戳进行对齐处理;或者,根据所述时间戳偏移量,对所述第二交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对所述第一交通视频数据的时间戳和纠偏后的所述第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
本申请实施例的智能交通控制方法,结合第一摄像头和第二摄像头针对待处理路口各自采集到的交通视频数据,计算待处理路口的交通指标数据时,获取第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合时间戳偏移量对第一摄像头和第二摄像头各自采集到的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据,并根据确定出的交通指标数据,对待处理路口上的交通信号机的信号控制方案进行控制,由此,可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。
本申请另一方面实施例提出了一种智能交通控制装置,包括:第一获取模块,用于获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据,其中,所述第一交通视频数据是由第一摄像头提供的,所述第二交通视频数据是由第二摄像头提供的,所述第一摄像头和所述第二摄像头均设置在所述待处理路口上;第二获取模块,用于获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量;对齐模块,用于根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理;第一确定模块,用于根据对齐后的所述第一交通视频数据和所述第二交通视频数据,确定所述待处理路口的交通指标数据;控制模块,用于根据所述交通指标数据,控制所述待处理路口上交通信号机的信号控制方案。
在本申请一个实施例中,所述装置还包括:第三获取模块,用于获取所述第一摄像头的第一历史交通视频数据和所述第二摄像头的第二历史交通视频数据;第二确定模块,用于确定所述第一历史交通视频数据与所述第二历史交通视频数据的重叠图像区域中出现同一个移动物体;第三确定模块,用于从所述第一历史交通视频数据中确定出第一目标视频帧,以及从所述第二历史交通视频数据中确定出第二目标视频帧,其中,所述第一目标视频帧为所述第一历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现所述移动物体时所对应的视频帧,所述第二目标视频帧为所述第二历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现所述移动物体时所对应的视频帧;计算模块,用于根据所述第一目标视频帧的第一时间戳,以及所述第二目标视频帧的第二时间戳,计算得到时间戳偏移量;第四确定模块,用于将计算得到的时间戳偏移量作为所述第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
在本申请一个实施例中,所述装置还包括:第四获取模块,用于获取所述第一摄像头的第一历史交通视频数据和所述第二摄像头的第二历史交通视频数据;第五确定模块,用于对所述第一历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录所述第一历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第一对应关系;第六确定模块,用于对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录所述第二历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第二对应关系;第七确定模块,用于根据所述第一对应关系和所述第二对应关系,确定所述第一摄像头和所述第二摄像头之间的时间戳偏移量。
在本申请一个实施例中,所述第六确定模块,具体用于:对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行识别,以确定出包含交通信号灯在内的检测区域;提取所述检测区域中的信号灯特征信息,将所述信号灯特征信息输入到预先训练的信号灯识别模型,以获取所述交通信号灯的灯态。
在本申请一个实施例中,所述对齐模块,具体用于:根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对所述第二交通视频数据的时间戳和纠偏后的所述第一交通视频数据的时间戳进行对齐处理;或者,根据所述时间戳偏移量,对所述第二交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对所述第一交通视频数据的时间戳和纠偏后的所述第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
本申请实施例的智能交通控制装置,结合第一摄像头和第二摄像头针对待处理路口各自采集到的交通视频数据,计算待处理路口的交通指标数据时,获取第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合时间戳偏移量对第一摄像头和第二摄像头各自采集到的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据,并根据确定出的交通指标数据,对待处理路口上的交通信号机的信号控制方案进行控制,由此,可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。
本申请另一方面实施例提出了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求本申请实施例的智能交通控制方法。
本申请另一方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请实施例公开的智能交通控制方法。
本申请另一方面实施例提出了一种智能交通控制方法,包括:获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据,其中,所述第一交通视频数据是由第一摄像头提供的,所述第二交通视频数据是由第二摄像头提供的,所述第一摄像头和所述第二摄像头均设置在所述待处理路口上;获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量;根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理;根据对齐后的所述第一交通视频数据和所述第二交通视频数据,对所述待处理路口上交通信号机的信号控制方案进行控制。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。因为结合摄像头之间的时间戳偏移量对摄像头提供的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据确定路口的交通指标数据,并根据确定的交通指标数据对路口的交通信号灯进行控制的技术手段,所以克服了相关技术中直接对摄像头采集的视频数据进行直接对齐从而导致路口计算结果不准确,继而导致智能交通优化效果不理想的技术问题,进而达到提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果的技术效果。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是根据本申请第一实施例的示意图;
图2是根据本申请第二实施例的示意图;
图3是根据本申请第三实施例的示意图;
图4是根据本申请第四实施例的示意图;
图5是根据本申请第五实施例的示意图;
图6是根据本申请第六实施例的示意图;
图7是用来实现本申请实施例的智能交通控制方法的电子设备的框图;
图8是根据本申请第七实施例的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
相关技术中,在获取对应路口上多个摄像头提供的交通视频数据后,通常直接对各个交通视频数据的时间戳直接进行时间对齐处理,然而,由于每个摄像头是孤立的,不同摄像头的时钟是没有对齐的,所以不同摄像头给出的时间,差异会非常大,直接对各个摄像头所采集到的视频帧的时间戳进行直接对齐,会存在实际对齐不准的情况,进而导致交通数据计算不准确,智能交通优化效果差。为此,本申请提供了一种智能交通控制方法,在根据第一摄像头和第二摄像头针对待处理路口各自采集到的交通视频数据,计算待处理路口的交通指标数据时,获取第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合时间戳偏移量对第一摄像头和第二摄像头各自采集到的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据,并根据确定出的交通指标数据,对待处理路口上的交通信号机的信号控制方案进行控制,由此,可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。
下面参考附图描述本申请实施例的智能交通控制方法、装置和电子设备。
图1是根据本申请第一实施例的示意图。其中,需要说明的是,本实施例提供的智能交通控制方法的执行主体为智能交通控制装置,该智能交通控制装置可以为终端设备、服务器等硬件设备,或者为硬件设备上安装的软件,本实施例以该智能交通控制装置为服务器为例进行描述。
如图1所示,该智能交通控制方法可以包括:
步骤101,获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据。
其中,第一交通视频数据是由第一摄像头提供的,第二交通视频数据是由第二摄像头提供的,第一摄像头和第二摄像头均设置在待处理路口上。
其中,待处理路口可以为十字形交叉路口、X形交叉路口、T形交叉路口、Y形交叉路口等,该实施例对待处理路口不作具体限定。
步骤102,获取第一摄像头与第二摄像头之间的时间戳偏移量。
在本实施例中,为了提高后续计算待处理路口的交通指标数据的准确性,在获取第一摄像头发送的第一交通视频数据,以及第二摄像头的第二交通视频数据后,可根据预先保存的摄像头与摄像头之间的时间戳偏移量之间的对应关系,获取第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
其中,可以理解的是,对应关系中的摄像头与摄像头之间的时间戳偏移量之间的关系是可通过多种方式确定的,例如,以确定第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量为例,可获取第一摄像头的时钟信息,以及第二摄像头的时钟信息,并根据第一摄像头的时钟信息以及第二摄像头的时钟信息,确定第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
当然,在实际应用中,还可以通过其他方式确定第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,关于确定第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量的其他方式在后续实施例中,此处不作具体展开。
步骤103,根据时间戳偏移量,对第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
在本实施例中,在不同应用场景中,智能交通控制装置实现步骤103的具体实现方式包括多种方式,举例说明如下:
第一种方式,根据时间戳偏移量,对第一交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对第二交通视频数据的时间戳和纠偏后的第一交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
第二种方式,根据时间戳偏移量,对第二交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对第一交通视频数据的时间戳和纠偏后的第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
步骤104,根据对齐后的第一交通视频数据和第二交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据。
其中,交通指标数据可以包括车流量和拥堵情况等,该实施例对此不作具体限定。
作为一种示例性的实施方式,在获取对齐后的第一交通视频数据和第二交通视频数据后,可结合第一交通视频和第二交通视频中车辆的情况,确定待处理路的车流量以及拥堵情况。
步骤105,根据交通指标数据,控制待处理路口上交通信号机的信号控制方案。
在本实施例中,在获取待处理路口的交通指标数后,可获取与待处理路口的交通指标数对应的信号控制方案,并根据信号控制方案,对待处理路口上交通信号机进行控制。
其中,信号控制方案可以包括但不限于交通信号灯的红绿灯周期、相序和绿信比等参数,该实施例对此不作具体限定。
本申请实施例的智能交通控制方法,在根据第一摄像头和第二摄像头针对待处理路口各自采集到的交通视频数据,计算待处理路口的交通指标数据时,获取第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合时间戳偏移量对第一摄像头和第二摄像头各自采集到的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据,并根据确定出的交通指标数据,对待处理路口上的交通信号机的信号控制方案进行控制,由此,可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。
图2是根据本申请第二实施例的示意图。其中,需要说明的是,第二实施例是对第一实施例的进一步细化或者优化。
如图2所示,该智能交通控制方法可以包括:
步骤201,获取第一摄像头的第一历史交通视频数据和第二摄像头的第二历史交通视频数据。
其中,第一历史交通视频数据和第二历史交通视频数据所对应的历史段是相同的。
步骤202,确定第一历史交通视频数据与第二历史交通视频数据的重叠图像区域中出现同一个移动物体。
其中,可以理解的是,第一历史交通视频数据与第二历史交通视频数据具有重叠图像区域,表示第一摄像头和第二摄像头之间具有公共视野。
其中,移动物体可以包括汽车、电动车或者自行车等,而不限于此。
步骤203,从第一历史交通视频数据中确定出第一目标视频帧,以及从第二历史交通视频数据中确定出第二目标视频帧。
其中,第一目标视频帧为第一历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现移动物体时所对应的视频帧,第二目标视频帧为第二历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现移动物体时所对应的视频帧。
步骤204,根据第一目标视频帧的第一时间戳,以及第二目标视频帧的第二时间戳,计算得到时间戳偏移量。
步骤205,将计算得到的时间戳偏移量作为第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
其中,需要说明的是,本实施例中通过步骤201~步骤205可以确定出第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
可以理解的是,为了方便后续可快速确定出对应摄像头之间的时间戳偏移量,在确定出第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量之后,可在用于保存摄像头之间的时间戳偏移量的对应关系中保存第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
步骤206,获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据。
步骤207,获取第一摄像头与第二摄像头之间的时间戳偏移量。
步骤208,根据时间戳偏移量,对第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
步骤209,根据对齐后的第一交通视频数据和第二交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据。
步骤210,根据交通指标数据,控制待处理路口上交通信号机的信号控制方案。
其中,需要说明的是,关于步骤206~210的实现方式可参见上述步骤101~105的实现方式,此处不再赘述。
本申请实施例的智能交通控制方法,结合第一摄像头和第二摄像头各自所采集到的历史交通视频数据中重叠图像区域中的移动物体,确定出第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合第一摄像头和第二摄像头针对待处理路口当前采集到的交通视频数据,计算待处理路口的交通指标数据时,获取第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合时间戳偏移量对第一摄像头和第二摄像头各自采集到的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据,并根据确定出的交通指标数据,对待处理路口上的交通信号机的信号控制方案进行控制,由此,可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。
图3是根据本申请第三实施例的示意图。其中,需要说明的是,第三实施例是对第一实施例的进一步细化或者优化。
如图3所示,该智能交通控制方法可以包括:
步骤301,获取第一摄像头的第一历史交通视频数据和第二摄像头的第二历史交通视频数据。
其中,第一历史交通视频数据和第二历史交通视频数据所对应的历史段是相同的。
步骤302,对第一历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录第一历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第一对应关系。
在本实施例中,步骤302的具体实现方式可以为:对第一历史交通视频数据中的视频帧进行识别,以确定出包含交通信号灯在内的检测区域;提取检测区域中的信号灯特征信息,将信号灯特征信息输入到预先训练的信号灯识别模型,以获取交通信号灯的灯态。
其中,交通信号灯的灯态可以包括但不限于红灯、绿灯、黄灯等。
步骤303,对第二历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录第二历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第二对应关系。
在本实施例中,步骤303的具体实现方式可以为:对第二历史交通视频数据中的视频帧进行识别,以确定出包含交通信号灯在内的检测区域;提取检测区域中的信号灯特征信息,将信号灯特征信息输入到预先训练的信号灯识别模型,以获取交通信号灯的灯态。
其中,需要说明的是,上述步骤302和步骤303的执行不分先后顺序。
步骤304,根据第一对应关系和第二对应关系,确定第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
其中,需要说明的是,本实施例中通过步骤301-步骤304可以确定出第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
可以理解的是,为了方便后续可快速确定出对应摄像头之间的时间戳偏移量,在确定出第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量之后,可在用于保存摄像头之间的时间戳偏移量的对应关系中保存第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
步骤305,获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据。
步骤306,获取第一摄像头与第二摄像头之间的时间戳偏移量。
步骤307,根据时间戳偏移量,对第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
步骤308,根据对齐后的第一交通视频数据和第二交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据。
步骤309,根据交通指标数据,控制待处理路口上交通信号机的信号控制方案。
其中,需要说明的是,关于步骤305~309的实现方式可参见上述步骤101~105的实现方式,此处不再赘述。
本申请实施例的智能交通控制方法,结合第一摄像头和第二摄像头各自所采集到的历史交通视频数据,确定出第一摄像头采集视频帧的时间戳与交通信号灯的灯态之间的第一对应关系,以及第二摄像头视频帧的时间戳与交通信号灯的灯态之间的第二对应关系,并根据第一对应关系和第二对应关系,确定第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合第一摄像头和第二摄像头针对待处理路口当前采集到的交通视频数据,计算待处理路口的交通指标数据时,获取第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合时间戳偏移量对第一摄像头和第二摄像头各自采集到的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据,并根据确定出的交通指标数据,对待处理路口上的交通信号机的信号控制方案进行控制,由此,可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。
与上述几种实施例提供的智能交通控制方法相对应,本申请的一种实施例还提供一种智能交通控制装置,由于本申请实施例提供的智能交通控制装置与上述几种实施例提供的智能交通控制方法相对应,因此在智能交通控制方法的实施方式也适用于本实施例提供的智能交通控制装置,在本实施例中不再详细描述。图4是根据本申请第四实施例的示意图。
该智能交通控制装置400包括:
第一获取模块401,用于获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据,其中,第一交通视频数据是由第一摄像头提供的,第二交通视频数据是由第二摄像头提供的,第一摄像头和第二摄像头均设置在待处理路口上。
第二获取模块402,用于获取第一摄像头与第二摄像头之间的时间戳偏移量。
对齐模块403,用于根据时间戳偏移量,对第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
第一确定模块404,用于根据对齐后的第一交通视频数据和第二交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据。
控制模块405,用于根据交通指标数据,控制待处理路口上交通信号机的信号控制方案。
在本申请一个实施例中,为了方便确定出第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,在图4所示的实施例的基础上,如图5所示,该装置还可以包括:
第三获取模块406,用于获取第一摄像头的第一历史交通视频数据和第二摄像头的第二历史交通视频数据。
第二确定模块407,用于确定第一历史交通视频数据与第二历史交通视频数据的重叠图像区域中出现同一个移动物体。
第三确定模块408,用于从第一历史交通视频数据中确定出第一目标视频帧,以及从第二历史交通视频数据中确定出第二目标视频帧,其中,第一目标视频帧为第一历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现移动物体时所对应的视频帧,第二目标视频帧为第二历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现移动物体时所对应的视频帧。
计算模块409,用于根据第一目标视频帧的第一时间戳,以及第二目标视频帧的第二时间戳,计算得到时间戳偏移量。
第四确定模块410,用于将计算得到的时间戳偏移量作为第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
在本申请一个实施例中,为了方便确定出第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,在图4所示的实施例的基础上,如图6所示,该装置还可以包括:
第四获取模块411,用于获取第一摄像头的第一历史交通视频数据和第二摄像头的第二历史交通视频数据。
第五确定模块412,用于对第一历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录第一历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第一对应关系。
第六确定模块413,用于对第二历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录第二历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第二对应关系。
第七确定模块414,用于根据第一对应关系和第二对应关系,确定第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
在本申请一个实施例中,第六确定模块413,具体用于:对第二历史交通视频数据中的视频帧进行识别,以确定出包含交通信号灯在内的检测区域。提取检测区域中的信号灯特征信息,将信号灯特征信息输入到预先训练的信号灯识别模型,以获取交通信号灯的灯态。
在本申请一个实施例中,对齐模块414,具体用于:根据时间戳偏移量,对第一交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对第二交通视频数据的时间戳和纠偏后的第一交通视频数据的时间戳进行对齐处理。或者,根据时间戳偏移量,对第二交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对第一交通视频数据的时间戳和纠偏后的第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
本申请实施例的智能交通控制装置,结合第一摄像头和第二摄像头针对待处理路口各自采集到的交通视频数据,计算待处理路口的交通指标数据时,获取第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合时间戳偏移量对第一摄像头和第二摄像头各自采集到的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据,并根据确定出的交通指标数据,对待处理路口上的交通信号机的信号控制方案进行控制,由此,可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图7所示,是根据本申请实施例的智能交通控制方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图7所示,该电子设备包括:一个或多个处理器701、存储器702,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图7中以一个处理器701为例。
存储器702即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使至少一个处理器执行本申请所提供的智能交通控制方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的智能交通控制方法。
存储器702作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的智能交通控制方法对应的程序指令/模块(例如,附图4所示的第一获取模块401、第二获取模块402、对齐模块403、第一确定模块404和控制模块405)。处理器701通过运行存储在存储器702中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的智能交通控制方法。
存储器702可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据智能交通控制的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器702可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器702可选包括相对于处理器701远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至智能交通控制的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
智能交通控制方法的电子设备还可以包括:输入装置703和输出装置704。处理器701、存储器702、输入装置703和输出装置704可以通过总线或者其他方式连接,图7中以通过总线连接为例。
输入装置703可接收输入的数字或字符信息,以及产生与智能交通控制的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置704可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
图8是根据本申请第七实施例的示意图。其中,需要说明的是,本实施例提供的智能交通控制方法的执行主体为智能交通控制装置,该智能交通控制装置可以为终端设备、服务器等硬件设备,或者为硬件设备上安装的软件本实施例以该智能交通控制装置为服务器为例进行描述。
如图8所示,该智能交通控制方法可以包括:
步骤801,获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据。
其中,第一交通视频数据是由第一摄像头提供的,第二交通视频数据是由第二摄像头提供的,第一摄像头和第二摄像头均设置在待处理路口上。
步骤802,获取第一摄像头与第二摄像头之间的时间戳偏移量。
步骤803,根据时间戳偏移量,对第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
步骤804,根据对齐后的第一交通视频数据和第二交通视频数据,对待处理路口上交通信号机的信号控制方案进行控制。
在本申请实施例中,步骤804的具体实现方式可以为:根据对齐后的第一交通视频数据和第二交通视频数据,确定待处理路口的交通指标数据;根据交通指标数据,控制待处理路口上交通信号机的信号控制方案。
本申请实施例的智能交通控制方法,在结合第一摄像头和第二摄像头针对待处理路口各自采集到的交通视频数据,对路口上的交通信号灯的信控方案进行控制时,获取第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量,并结合时间戳偏移量对第一摄像头和第二摄像头各自采集到的交通视频数据进行时间对齐,并结合对齐后的交通视频数据,对待处理路口上的交通信号机的信号控制方案进行控制,由此,可提高交通数据计算准确度,进而可提高道路利用率并减少拥堵的发生,提高了智慧交通优化效果。
其中,需要说明的是,前述对上述智能交通控制方法的解释说明也适用于本实施例的智能交通控制方法,相关描述可参见相关部分,此处步骤赘述。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (13)

1.一种智能交通控制方法,其特征在于,包括:
获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据,其中,所述第一交通视频数据是由第一摄像头提供的,所述第二交通视频数据是由第二摄像头提供的,所述第一摄像头和所述第二摄像头均设置在所述待处理路口上;
获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量,其中,包括根据预先保存的摄像头与摄像头之间的时间戳偏移量之间的对应关系,获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量;
根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理;
根据对齐后的所述第一交通视频数据和所述第二交通视频数据,确定所述待处理路口的交通指标数据;
根据所述交通指标数据,控制所述待处理路口上交通信号机的信号控制方案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量之前,所述方法还包括:
获取所述第一摄像头的第一历史交通视频数据和所述第二摄像头的第二历史交通视频数据;
确定所述第一历史交通视频数据与所述第二历史交通视频数据的重叠图像区域中出现同一个移动物体;
从所述第一历史交通视频数据中确定出第一目标视频帧,以及从所述第二历史交通视频数据中确定出第二目标视频帧,其中,所述第一目标视频帧为所述第一历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现所述移动物体时所对应的视频帧,所述第二目标视频帧为所述第二历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现所述移动物体时所对应的视频帧;
根据所述第一目标视频帧的第一时间戳,以及所述第二目标视频帧的第二时间戳,计算得到时间戳偏移量;
将计算得到的时间戳偏移量作为所述第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量之前,所述方法还包括:
获取所述第一摄像头的第一历史交通视频数据和所述第二摄像头的第二历史交通视频数据;
对所述第一历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录所述第一历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第一对应关系;
对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录所述第二历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第二对应关系;
根据所述第一对应关系和所述第二对应关系,确定所述第一摄像头和所述第二摄像头之间的时间戳偏移量。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,包括:
对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行识别,以确定出包含交通信号灯在内的检测区域;
提取所述检测区域中的信号灯特征信息,将所述信号灯特征信息输入到预先训练的信号灯识别模型,以获取所述交通信号灯的灯态。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理,包括:
根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对所述第二交通视频数据的时间戳和纠偏后的所述第一交通视频数据的时间戳进行对齐处理;或者,
根据所述时间戳偏移量,对所述第二交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对所述第一交通视频数据的时间戳和纠偏后的所述第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
6.一种智能交通控制装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据,其中,所述第一交通视频数据是由第一摄像头提供的,所述第二交通视频数据是由第二摄像头提供的,所述第一摄像头和所述第二摄像头均设置在所述待处理路口上;
第二获取模块,用于获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量,其中,包括根据预先保存的摄像头与摄像头之间的时间戳偏移量之间的对应关系,获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量;
对齐模块,用于根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理;
第一确定模块,用于根据对齐后的所述第一交通视频数据和所述第二交通视频数据,确定所述待处理路口的交通指标数据;
控制模块,用于根据所述交通指标数据,控制所述待处理路口上交通信号机的信号控制方案。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第三获取模块,用于获取所述第一摄像头的第一历史交通视频数据和所述第二摄像头的第二历史交通视频数据;
第二确定模块,用于确定所述第一历史交通视频数据与所述第二历史交通视频数据的重叠图像区域中出现同一个移动物体;
第三确定模块,用于从所述第一历史交通视频数据中确定出第一目标视频帧,以及从所述第二历史交通视频数据中确定出第二目标视频帧,其中,所述第一目标视频帧为所述第一历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现所述移动物体时所对应的视频帧,所述第二目标视频帧为所述第二历史交通视频数据的重叠图像区域中首次出现所述移动物体时所对应的视频帧;
计算模块,用于根据所述第一目标视频帧的第一时间戳,以及所述第二目标视频帧的第二时间戳,计算得到时间戳偏移量;
第四确定模块,用于将计算得到的时间戳偏移量作为所述第一摄像头和第二摄像头之间的时间戳偏移量。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第四获取模块,用于获取所述第一摄像头的第一历史交通视频数据和所述第二摄像头的第二历史交通视频数据;
第五确定模块,用于对所述第一历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录所述第一历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第一对应关系;
第六确定模块,用于对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行分析,以确定交通信号灯的灯态,并记录所述第二历史交通视频数据中视频帧的时间戳与交通信号灯之间的第二对应关系;
第七确定模块,用于根据所述第一对应关系和所述第二对应关系,确定所述第一摄像头和所述第二摄像头之间的时间戳偏移量。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第六确定模块,具体用于:
对所述第二历史交通视频数据中的视频帧进行识别,以确定出包含交通信号灯在内的检测区域;
提取所述检测区域中的信号灯特征信息,将所述信号灯特征信息输入到预先训练的信号灯识别模型,以获取所述交通信号灯的灯态。
10.根据权利要求6-9任一项所述的装置,其特征在于,所述对齐模块,具体用于:
根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对所述第二交通视频数据的时间戳和纠偏后的所述第一交通视频数据的时间戳进行对齐处理;或者,
根据所述时间戳偏移量,对所述第二交通视频数据的时间戳进行时间纠偏,并对所述第一交通视频数据的时间戳和纠偏后的所述第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理。
11.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
13.一种智能交通控制方法,其特征在于,包括:
获取待处理路口当前的第一交通视频数据和第二交通视频数据,其中,所述第一交通视频数据是由第一摄像头提供的,所述第二交通视频数据是由第二摄像头提供的,所述第一摄像头和所述第二摄像头均设置在所述待处理路口上;
获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量,其中,包括根据预先保存的摄像头与摄像头之间的时间戳偏移量之间的对应关系,获取所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的时间戳偏移量;
根据所述时间戳偏移量,对所述第一交通视频数据和第二交通视频数据的时间戳进行对齐处理;
根据对齐后的所述第一交通视频数据和所述第二交通视频数据,对所述待处理路口上交通信号机的信号控制方案进行控制。
CN201911075315.1A 2019-11-06 2019-11-06 智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质 Active CN110796864B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911075315.1A CN110796864B (zh) 2019-11-06 2019-11-06 智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911075315.1A CN110796864B (zh) 2019-11-06 2019-11-06 智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110796864A CN110796864A (zh) 2020-02-14
CN110796864B true CN110796864B (zh) 2022-05-17

Family

ID=69442944

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911075315.1A Active CN110796864B (zh) 2019-11-06 2019-11-06 智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110796864B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112597895B (zh) * 2020-12-22 2024-04-26 阿波罗智联(北京)科技有限公司 基于偏移量检测的置信度确定方法、路侧设备及云控平台
CN114979485B (zh) * 2022-05-25 2024-05-07 江苏集萃智能光电系统研究所有限公司 一种分布式多目相机触发数不一致纠偏方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1981000317A1 (en) * 1979-07-16 1981-02-05 Brasileira Transport Urban Activate signal traffic control system
CN109035815A (zh) * 2018-08-16 2018-12-18 公安部交通管理科学研究所 基于多源交通大数据的交通信号优化系统及运行方法
CN109118761A (zh) * 2018-08-21 2019-01-01 浙大网新系统工程有限公司 一种基于人工智能的智慧交通解决方法及其管理系统
CN109544907A (zh) * 2018-10-23 2019-03-29 大唐软件技术股份有限公司 一种车辆计数方法、装置
CN110100271A (zh) * 2016-11-29 2019-08-06 赫尔环球有限公司 用于使用交通信号数据估计道路交通状况的方法、装置和计算机程序产品

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9275286B2 (en) * 2014-05-15 2016-03-01 Xerox Corporation Short-time stopping detection from red light camera videos
CN104778846B (zh) * 2015-03-26 2016-09-28 南京邮电大学 一种基于计算机视觉的交通信号灯控制方法
CN108389403A (zh) * 2018-04-23 2018-08-10 白冰 基于车流量捕捉的交通信号灯及限速标志智能调节方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1981000317A1 (en) * 1979-07-16 1981-02-05 Brasileira Transport Urban Activate signal traffic control system
CN110100271A (zh) * 2016-11-29 2019-08-06 赫尔环球有限公司 用于使用交通信号数据估计道路交通状况的方法、装置和计算机程序产品
CN109035815A (zh) * 2018-08-16 2018-12-18 公安部交通管理科学研究所 基于多源交通大数据的交通信号优化系统及运行方法
CN109118761A (zh) * 2018-08-21 2019-01-01 浙大网新系统工程有限公司 一种基于人工智能的智慧交通解决方法及其管理系统
CN109544907A (zh) * 2018-10-23 2019-03-29 大唐软件技术股份有限公司 一种车辆计数方法、装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN110796864A (zh) 2020-02-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110796865B (zh) 智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN110910665B (zh) 信号灯控制方法、装置以及计算机设备
JP7239535B2 (ja) 信号灯の時間帯別の信号時間配分方法、装置、電子機械及び記憶媒体
CN113593262B (zh) 交通信号控制方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112102638B (zh) 信号灯数据展示方法、装置、服务器、终端、系统和介质
EP3876150A2 (en) Vehicle tracking method and apparatus
CN110968718A (zh) 目标检测模型负样本挖掘方法、装置及电子设备
CN111292531B (zh) 交通信号灯的跟踪方法、装置、设备及存储介质
CN110930735B (zh) 智能交通控制方法、装置、设备和存储介质
CN110796864B (zh) 智能交通控制方法、装置、电子设备和存储介质
US20210110168A1 (en) Object tracking method and apparatus
JP7110310B2 (ja) 画像収集設備の監視方法、装置、電子設備、記憶媒体、及びプログラム
CN111291681B (zh) 车道线变化信息的检测方法、装置及设备
CN111311906B (zh) 路口距离的检测方法、装置、电子设备和存储介质
US20220027705A1 (en) Building positioning method, electronic device, storage medium and terminal device
CN111693064A (zh) 路况信息处理方法、装置、设备和介质
CN111627241A (zh) 用于生成车辆排队信息的方法和装置
CN112802325A (zh) 车辆排队长度检测方法及装置
CN111882102B (zh) 轨迹中的中断区间信息的补偿方法、设备及存储介质
CN111681428B (zh) 一种溢流检测的方法、装置、电子设备及存储介质
CN111896010A (zh) 车辆定位方法、装置、车辆以及存储介质
CN111540010B (zh) 一种道路监测的方法、装置、电子设备及存储介质
CN111027195B (zh) 仿真场景的生成方法、装置及设备
CN112131414A (zh) 信号灯的图像的标注方法、装置、电子设备以及路侧设备
CN113124887A (zh) 路线信息处理方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20211012

Address after: 100176 101, floor 1, building 1, yard 7, Ruihe West 2nd Road, Beijing Economic and Technological Development Zone, Daxing District, Beijing

Applicant after: Apollo Intelligent Connectivity (Beijing) Technology Co., Ltd.

Address before: 2 / F, baidu building, 10 Shangdi 10th Street, Haidian District, Beijing 100085

Applicant before: BEIJING BAIDU NETCOM SCIENCE AND TECHNOLOGY Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant