CN111583659B - 一种车辆违章判定方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种车辆违章判定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：检测到有第一目标车辆位于路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于第二区域时，对目标车辆进行实时跟踪；当第一目标车辆左转进入转弯判罚区域时，获取第一张证据图；当第一目标车辆在左转弯判罚区域内对直行至转弯判罚区域内的第二目标车辆造成阻挡时，获取第二张证据图；当第一目标车辆跨越位于转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；根据第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为。本申请公开的上述技术方案，实现左转弯不让直行的自动判定，以减少人力投入和漏判情况。

Description

一种车辆违章判定方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及智能交通技术领域，更具体地说，涉及一种车辆违章判定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着我国城市化进程的加快，交通路口不断增多，交通路口情况也日益复杂。在典型的交叉路口场景中，当左转车辆先行于直行车辆进入路口时，会造成直行车辆行驶速度降低，引发拥堵、路口堵塞和交通事故等，故左转弯车辆必须让行直行，但是，在实际交通通行中，左转弯车辆抢行的情况并不少见，为此，则需要对左转弯不让直行的车辆进行违章检查，以便于对该类违章车辆和司机进行处罚和教育等，从而督促司机文明驾驶。

目前，常由部署在路口的交警判定车辆是否存在左转弯不让直行的违章行为，而这则会增大左转弯不让直行判定的人力投入，而且由于交警不可能一直位于路口，因此，则会存在漏判的情况。

综上所述，如何减少左转弯不让直行判定的人力投入，并减少漏判情况的出现，是目前本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的是提供一种车辆违章判定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于减少左转弯不让直行判定的人力投入，并减少漏判情况的出现。

为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种车辆违章判定方法，包括：

获取路口实时图像并进行检测，若检测到有第一目标车辆位于所述路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于所述路口实时图像的第二区域内，则对所述第一目标车辆和所述第二目标车辆进行实时跟踪；

当所述第一目标车辆左转进入与所述第一区域对应的转弯判罚区域时，获取第一张证据图；

判断所述第一目标车辆在所述转弯判罚区域内是否对直行至所述转弯判罚区域内的所述第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图；

当所述第一目标车辆跨越位于所述转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；

判断所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图是否均存在，若是，则判定所述第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为。

优选的，判断所述第一目标车辆在所述转弯判罚区域内是否对直行至所述转弯判罚区域内的所述第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图，包括：

当所述第一目标车辆和所述第二目标车辆均位于所述转弯处罚区域内时，判断所述第一目标车辆是否位于所述第二目标车辆行驶方向的前方；

若是，则计算所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的距离，并对与所述距离对应的路口实时图像进行保存；

若所述距离随着跟踪过程的进行逐渐减小，则利用与新的距离对应的新的路口实时图像替换所保存的路口实时图像并对新的路口实时图像进行保存；

判断所述第一目标车辆是否比所述第二目标车辆先离开所述转弯处罚区域，若是，则将最后一次保存的路口实时图像作为所述第二张证据图。

优选的，若所述第一目标车辆未比所述第二目标车辆先离开所述转弯处罚区域，还包括：

确定所述第一目标车辆未对所述第二目标车辆造成阻挡，并删除最后一次保存的路口实时图像。

优选的，在根据所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图判定所述第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为之后，还包括：

将所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图组合为所述第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图，并对所述违章证据图进行保存。

优选的，在将所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图组合为所述第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图之后，还包括：

从所述违章证据图中获取所述第一目标车辆的车牌信息。

优选的，在对所述第一目标车辆和所述第二目标车辆进行实时跟踪时，还包括：

利用对所述路口实时图像进行检测得到的检测结果对跟踪过程进行校正。

优选的，对所述路口实时图像进行检测，包括：

利用RFCN或SSD对所述路口实时图像进行检测。

一种车辆违章判定装置，包括：

检测模块，用于获取路口实时图像并进行检测，若检测到有第一目标车辆位于所述路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于所述路口实时图像的第二区域内，则对所述第一目标车辆和所述第二目标车辆进行实时跟踪；

第一获取模块，用于当所述第一目标车辆左转进入与所述第一区域对应的转弯判罚区域时，获取第一张证据图；

第二获取模块，用于判断所述第一目标车辆在所述转弯判罚区域内是否对直行至所述转弯判罚区域内的所述第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图；

第三获取模块，用于当所述第一目标车辆跨越位于所述转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；

判定模块，用于判断所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图是否均存在，若是，则判定所述第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为。

一种车辆违章判定设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的车辆违章判定方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的车辆违章判定方法的步骤。

本申请提供了一种车辆违章判定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：获取路口实时图像并进行检测，若检测到有第一目标车辆位于路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于第二区域内，则对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪；当第一目标车辆左转进入与第一区域对应的转弯判罚区域时，获取第一张证据图；判断第一目标车辆在左转弯判罚区域内是否对直行至转弯判罚区域内的第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图；当第一目标车辆跨越位于转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；判断第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图是否均存在，若是，则判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为。

本申请公开的上述技术方案，在从路口实时图像中检测到有第一目标车辆位于第一区域内、第二目标车辆位于第二区域内时，对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪，在跟踪过程中若第一目标车辆左转进入与第一区域对应的转弯判罚区域则获取第一张证据图，若第一目标车辆在转弯判罚区域内对直行至该区域的第二目标车辆造成阻挡则获取第二张证据图，若第一目标车辆跨越位于转弯判罚区域左侧路口的停止线则获取第三张证据图，若上述三张证据图均存在即可判定第一目标车辆存在左转不让直行的行为，即通过路口实时图像的获取、目标车辆检测和实时跟踪、目标车辆在关键位置的图像获取来实现左转弯不让直行的自动判定，以减少左转弯不让直行判定的人力投入，减少漏判情况的出现，从而提高判定的准确性和可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法的流程图；

图2为图1所提供的一种车辆违章判定方法中S13及S14的一种实际表现方式的流程图；

图3为本申请实施例提供的一具体应用场景的示意图；

图4为本申请实施例提供的目标车辆Car1进入左转弯判罚区域的示意图；

图5为本申请实施例提供的目标车辆Car1的违章行为进行记录的示意图；

图6为本申请实施例提供的对目标车辆Car1进行违章行为判断的示意图；

图7为本申请实施例提供的一种车辆违章判定装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的一种车辆违章判定设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。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。

参见图1，其示出了本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法的流程图，本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法，可以包括：

S11：获取路口实时图像并进行检测，若检测到有第一目标车辆位于路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于路口实时图像的第二区域内，则对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪；

利用架设在交通路口的摄像机实时采集路口实时图像并获取路口实时图像，当然，也可以对摄像机实时采集到的路口实时图像进行保存，之后，再从保存的路口实时图像中获取在当初采集时的实时图像。

在获取到路口实时图像后，可以对路口实时图像进行检测，在检测到目标车辆之后，可以通过目标车辆在路口实时图像中的位置、第一区域在路口实时图像中的位置范围、第二区域在路口实时图像中的位置范围来确定是否有第一目标车辆位于第一区域内、第二目标车辆位于第二区域内，若检测到有第一目标车辆位于路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于路口实时图像的第二区域内，则可以基于后续连续多帧的路口实时图像(即可以认为是视频)并利用跟踪算法对检测到的第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪。其中，在检测到有第一目标车辆位于路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于路口实时图像的第二区域内时，可以对第一目标车辆和第二目标车辆分别进行标记，以便于根据对应的标记对第一目标车辆和第二目标车辆进行跟踪。

其中，这里所用到的跟踪算法可以为KCF(Kernel Correlation Filter，核相关滤波算法)、Kalman滤波或其他基于深度学习的算法，以便于提高跟踪的准确性，另外，在路口实时图像中可以以左上角为原点，水平向右为横坐标、竖直向下为纵坐标来建立坐标系，以便于确定目标车辆、各区域及停止线等的位置。

需要说明的是，第一区域、第二区域及后续提到的转弯判罚区域均为预先根据摄像机拍摄到的路口实时图像中路口的情况进行设置的，且这里提及的转弯处罚区域与第一区域对应，即第一区域内的车辆进入其对应的转弯处罚区域且从转弯处罚区域的左侧(这里提及的左侧是以从第一区域内出发的车辆在从转弯处罚区域向第二区域的方向行驶时，该车辆内的司机的左侧进行界定的)出去时则认为该车辆进行了左转弯。

S12：当第一目标车辆左转进入与第一区域对应的转弯判罚区域时，获取第一张证据图。

在对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪过程中，若发现第一目标车辆左转进入与第一区域对应的转弯判罚区域，则表明第一目标车辆有转弯的可能性，此时，可以对该帧路口实时图像进行保存，并将该帧路口实时图像作为第一证据图，即获取第一张证据图。

S13：判断第一目标车辆在转弯判罚区域内是否对直行至转弯判罚区域内的第二目标车辆造成阻挡，若是，则执行步骤S14，若否，则直接执行步骤S15；

S14：获取第二张证据图；

在对在对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪过程中，判断第一目标车辆在转弯判罚区域内是否对直行至该转弯判罚区域内的第二目标车辆造成阻挡，若造成阻挡，则可以对该帧路口实时图像进行保存，并将该帧路口实时图像作为第二证据图，若否，则直接执行步骤S15。

S15：当第一目标车辆跨越位于转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；

在对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪过程中，当第一目标车辆跨越位于转弯处罚区域左侧路口的停止线时，则表明第一目标车辆的确是在进行左转弯，此时，则可以对该帧路口实时图像进行保存，并将该帧路口实时图像作为第三张证据图。

S16：判断第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图是否均存在，若是，则执行步骤S17；

S17：判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为。

之后，则可以判断第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图是否均存在，若均存在，则判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为，若不均存在，则表明第一目标车辆不存在左转弯不让直行的违章行为。

由于上述车辆违章判定过程可以自动进行而不需要人员的介入，因此，则可以减少交通在路口的部署，从而可以降低人力成本，且由于上述过程可以对路口进行实时检测且可以对目标车辆进行实时跟踪，因此，则可以减少漏判的情况，提高判定的准确性和可靠性，以避免司机存在侥幸心理而进行违章操作。

本申请公开的上述技术方案，在从路口实时图像中检测到有第一目标车辆位于第一区域内、第二目标车辆位于第二区域内时，对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪，在跟踪过程中若第一目标车辆左转进入与第一区域对应的转弯判罚区域则获取第一张证据图，若第一目标车辆在转弯判罚区域内对直行至该区域的第二目标车辆造成阻挡则获取第二张证据图，若第一目标车辆跨越位于转弯判罚区域左侧路口的停止线则获取第三张证据图，若上述三张证据图均存在即可判定第一目标车辆存在左转不让直行的行为，即通过路口实时图像的获取、目标车辆检测和实时跟踪、目标车辆在关键位置的图像获取来实现左转弯不让直行的自动判定，以减少左转弯不让直行判定的人力投入，减少漏判情况的出现，从而提高判定的准确性和可靠性。

参见图2，其示出了图1所提供的一种车辆违章判定方法中S13及S14的一种实际表现方式的流程图，本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法，判断第一目标车辆在转弯判罚区域内是否对直行至转弯判罚区域内的第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图，可以包括：

S131：当第一目标车辆和第二目标车辆均位于转弯处罚区域内时，判断第一目标车辆是否位于第二目标车辆行驶方向的前方；若是，则执行步骤S131，若否，则执行步骤S15；

S132：计算第一目标车辆和第二目标车辆之间的距离，并对与距离对应的路口实时图像进行保存；

S133：若距离随着跟踪过程的进行逐渐减小，则利用与新的距离对应的新的路口实时图像替换所保存的路口实时图像并对新的路口实时图像进行保存；

S134：判断第一目标车辆是否比第二目标车辆先离开转弯处罚区域；若是，则执行步骤S135；

S135：将最后一次保存的路口实时图像作为第二张证据图。

判断第一目标车辆在转弯判罚区域内是否对直行至所述转弯判罚区域内的所述第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图的具体过程如下：

当第一目标车辆和第二目标车辆均位于转弯处罚区域内后，判断第一目标车辆是否位于第二目标车辆行驶方向的前方，若否，则表明第一目标车辆未对第二目标车辆造成阻挡；若是，则表明第一目标车辆可能对第二目标车辆造成阻挡，此时，可以对第一目标车辆和第二目标车辆进行关联，关联之后计算第一目标车辆和第二目标车辆之间的距离，并对计算得到的距离进行保存，与此同时，可以对与距离对应的路口实时图像进行保存，并将该路口实时图像作为第二张证据图。

之后，在实时跟踪过程的同时，可以返回执行步骤S131，在返回执行过程中，若出现距离随着跟踪过程的进行逐渐减小，则进一步表明第一目标车辆可能对第二目标车辆造成阻挡，此时，则可以利用与新的距离对应的新的路口实时图像替换之前所保存的路口实时图像并对新的路口实时图像进行保存，即将与新的距离对应的新的路口实时图像作为新的第二张证据图而替换掉原先保存的第二张证据图，以便于提高第一目标车辆是否对第二目标车辆造成阻挡判断的准确性。其中，在利用与新的距离对应的新的路口实时图像替换之前所保存的路口实时图像之前，若距离又逐渐变大，此时，则不进行利用与新的距离对应的新的路口实时图像替换所保存的路口实时图像，即最后一次保存的新的路口图像为第一目标车辆位于第二目标车辆行驶方向的前方且两者之间距离最小时所对应的路口实时图像。

在第一目标车辆或第二目标车辆行驶出转发处罚区域之后，可以判断第一目标车辆是否比第二目标车辆先离开转弯处罚区域，若是，则认为第一目标车辆对第二目标车辆的直行行驶造成了阻挡，此时，可以将最后一次保存的路口实时图像作为第二张证据图。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法，若第一目标车辆未比第二目标车辆先离开转弯处罚区域，则还可以包括：

S136：确定第一目标车辆未对第二目标车辆造成阻挡，并删除最后一次保存的路口实时图像。

在执行步骤S134的过程中，若第一目标车辆未比第二目标车辆先离开转弯处罚区域，则表明第一目标车辆未对第二目标车辆造成阻挡，此时，则可以解除第一目标车辆和第二目标车辆之间的关联，且不将最后一次保存的路口实时图像作为第二张证据图，同时可以删除最后一次保存的路口实时图像，以尽量避免未删除而对判定造成影响，从而提高判定的准确性。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法，在根据第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为之后，还可以包括：

将第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图组合为第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图，并对违章证据图进行保存。

在根据第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为之后，可以按照第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图获取的先后顺序将第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图组合为第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图，并对违章证据图进行保存，以便于后续获取和查看该违章证据图。

其中，在获取到违章证据图之后，可以同时将违章证据图显示在路口的显示屏上，以便于对过往车辆起到警示的作用。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法，在将第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图组合为第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图之后，还可以包括：

从违章证据图中获取第一目标车辆的车牌信息。

在将第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图组合为第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图之后，可以从违章证据图中获取第一目标车辆的车牌信息，以便于通过车牌信息查找到第一目标车辆的司机，从而便于后续对第一目标车辆的司机进行处罚和教育等。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法，在对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪时，还可以包括：

利用对路口实时图像进行检测得到的检测结果对跟踪过程进行校正。

在对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪时，还可以利用对路口实时图像进行检测得到的检测结果对跟踪过程进行校正，以让跟踪轨迹和跟踪结果更加准确，从而便于提高左转弯不让直行判定的准确性。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法，对路口实时图像进行检测，可以包括：

利用RFCN或SSD对路口实时图像进行检测。

具体可以利用RFCN(Object Detection via Region-based FullyConvolutional Networks，一种用于目标检测的全卷积深度学习网络架构)或SSD(Single-Shot MultiBox Detector，一种目标检测网络)对路口实时图像进行检测，以便于提高检测的准确性。

为了更清楚地说明上述技术方案，则本申请以一个具体的应用场景为例进行说明：

首先，设定第一区域A1、第二区域A2、转弯判罚区域A3(该转弯判罚区域A3与第一区域A1对应)，辅助判罚线L1、L2、L3，这三条辅助判罚线分别对应所在路口的停止线，且将检测到的目标车辆表示为Carn，目标车辆的位置表示为Carn(x,y)，其中，n为目标车辆的序号，辅助线位置表示为Lm(x,y)，m为辅助判罚线的序号；

在上述基础上，车辆违章判定过程具体为：

1)参见图3，其示出了本申请实施例提供的一具体应用场景的示意图，利用基于深度学习的检测方法RFCN对图像中目标进行检测，根据检测结果启动两项目标跟踪：

第一项跟踪：通过对检测到的目标位置进行判断，当存在目标车辆Car1在第一区域A1区域时，则对该目标启动跟踪并将该目标车辆标记为CarStartA1，以便于后续根据标记对目标车辆Car1的跟踪；

第二项跟踪：通过对检测到的目标位置进行判断，当存在目标车辆Car2在第一区域A2区域时，则对该目标启动跟踪并将该目标车辆标记为CarStartA2，以便于后续的跟踪；

2)当目标车辆Car1首次进入转弯判罚区域A3时，对当前帧进行保存，保存结果表示为CarStartA1_1_Pic1(即第一张证据图)，具体参见图4，其示出了本申请实施例提供的目标车辆Car1进入左转弯判罚区域的示意图；

3)对中间存在阻挡的情况进行证据图抓取和更新：

参见图5，其示出了本申请实施例提供的对目标车辆Car1的违章行为进行记录的示意图，当目标车辆Car1进入转弯判罚区域A3后，将所有当前位置处于转弯判罚区域A3的目标车辆Car2的位置与目标车辆Car1的位置进行比较：

1、若存在目标车辆Car2处于转弯判罚区域A3内，且Car2(y)<Car1(y)，则将该目标车辆与目标车辆Car1进行关联，并表示为R<Car1,Car2>，关联后计算两者垂直距离，保存为DisY，最后对当前帧进行保存，保存结果表示为CarStartA1_1_Pic2(即第二张证据图)；

2、在重复上一步骤的过程中，若出现DisY与当前帧相比减小的情况，则对当前帧进行保存，并替换到之前保存的结果，结果依然表示为CarStartA1_1_Pic2；

3、在重复步骤1、2的过程中，若出现目标车辆Car2离开转弯判罚区域A3的情况，则取消它与目标车辆Car1的关联，并删除保存的帧图像CarStartA1_1_Pic2；

4)对离开路口的目标车辆进行违章判断：

参见图6，其示出了本申请实施例提供的对目标车辆Car1进行违章行为判断的示意图，当检查到Car1(x)<L1(x)，则对当前帧进行保存，记录为CarStartA1_1_Pic3，否则，不做处理；

对目标车辆Car1进行违章判断，若CarStartA1_1_Pic1、CarStartA1_1_Pic2、CarStartA1_1_Pic3均存在，则判定目标车辆Car1有左转弯不让直行违章行为，并将CarStartA1_1_Pic1、CarStartA1_1_Pic2、CarStartA1_1_Pic3组合起来作为违章证据图，若不满足上述条件，则认为不存在违章，并删除掉已保存的结果。

本申请实施例还提供了一种车辆违章判定装置，参见图7，其示出了本申请实施例提供的一种车辆违章判定装置的结构示意图，可以包括：

检测模块71，用于获取路口实时图像并进行检测，若检测到有第一目标车辆位于路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于路口实时图像的第二区域内，则对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪；

第一获取模块72，用于当第一目标车辆左转进入与第一区域对应的转弯判罚区域时，获取第一张证据图；

第二获取模块73，用于判断第一目标车辆在转弯判罚区域内是否对直行至转弯判罚区域内的第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图；

第三获取模块74，用于当第一目标车辆跨越位于转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；

判定模块75，用于判断第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图是否均存在，若是，则判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定装置，第二获取模块73可以包括：

第一判断单元，用于当第一目标车辆和第二目标车辆均位于转弯处罚区域内时，判断第一目标车辆是否位于第二目标车辆行驶方向的前方；

计算单元，用于若第一目标车辆位于第二目标车辆行驶方向的前方，则计算第一目标车辆和第二目标车辆之间的距离，并对与距离对应的路口实时图像进行保存；

替换单元，用于若距离随着跟踪过程的进行逐渐减小，则利用与新的距离对应的新的路口实时图像替换所保存的路口实时图像并对新的路口实时图像进行保存；

第二判断单元，用于判断第一目标车辆是否比第二目标车辆先离开转弯处罚区域，若是，则将最后一次保存的路口实时图像作为第二张证据图。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定装置，第二获取模块73还可以包括：

确定单元，用于若第一目标车辆未比第二目标车辆先离开转弯处罚区域，则确定第一目标车辆未对第二目标车辆造成阻挡，并删除最后一次保存的路口实时图像。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定装置，还可以包括：

组合模块，用于在根据第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为之后，将第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图组合为第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图，并对违章证据图进行保存。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定装置，还可以包括：

第四获取模块，用于在将第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图组合为第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图之后，从违章证据图中获取第一目标车辆的车牌信息。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定装置，还可以包括：

校正模块，用于在对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪时，利用对路口实时图像进行检测得到的检测结果对跟踪过程进行校正。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定装置，检测模块71可以包括：

检测单元，用于利用RFCN或SSD对路口实时图像进行检测。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定设备，参见图8，其示出了本申请实施例提供的一种车辆违章判定设备的结构示意图，可以包括：

存储器81，用于存储计算机程序；

处理器82，用于执行存储器81存储的计算机程序时可实现如下步骤：

获取路口实时图像并进行检测，若检测到有第一目标车辆位于路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于第二区域内，则对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪；当第一目标车辆左转进入与第一区域对应的转弯判罚区域时，获取第一张证据图；判断第一目标车辆在左转弯判罚区域内是否对直行至转弯判罚区域内的第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图；当第一目标车辆跨越位于转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；判断第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图是否均存在，若是，则判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现如下步骤：

获取路口实时图像并进行检测，若检测到有第一目标车辆位于路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于第二区域内，则对第一目标车辆和第二目标车辆进行实时跟踪；当第一目标车辆左转进入与第一区域对应的转弯判罚区域时，获取第一张证据图；判断第一目标车辆在左转弯判罚区域内是否对直行至转弯判罚区域内的第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图；当第一目标车辆跨越位于转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；判断第一张证据图、第二张证据图及第三张证据图是否均存在，若是，则判定第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为。

本申请实施例提供的一种车辆违章判定装置、设备及计算机可读存储介质中相关部分的说明可以参见本申请实施例提供的一种车辆违章判定方法中对应部分的详细说明，在此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本申请实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种车辆违章判定方法，其特征在于，包括：

获取路口实时图像并进行检测，若检测到有第一目标车辆位于所述路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于所述路口实时图像的第二区域内，则对所述第一目标车辆和所述第二目标车辆进行实时跟踪；

当所述第一目标车辆左转进入与所述第一区域对应的转弯判罚区域时，获取第一张证据图；

判断所述第一目标车辆在所述转弯判罚区域内是否对直行至所述转弯判罚区域内的所述第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图；

当所述第一目标车辆跨越位于所述转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；

判断所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图是否均存在，若是，则判定所述第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为；

判断所述第一目标车辆在所述转弯判罚区域内是否对直行至所述转弯判罚区域内的所述第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图，包括：

当所述第一目标车辆和所述第二目标车辆均位于所述转弯判罚区域内时，判断所述第一目标车辆是否位于所述第二目标车辆行驶方向的前方；

若是，则计算所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的距离，并对与所述距离对应的路口实时图像进行保存；

若所述距离随着跟踪过程的进行逐渐减小，则利用与新的距离对应的新的路口实时图像替换所保存的路口实时图像并对新的路口实时图像进行保存；

判断所述第一目标车辆是否比所述第二目标车辆先离开所述转弯判罚区域，若是，则将最后一次保存的路口实时图像作为所述第二张证据图。

2.根据权利要求1所述的车辆违章判定方法，其特征在于，若所述第一目标车辆未比所述第二目标车辆先离开所述转弯判罚区域，还包括：

确定所述第一目标车辆未对所述第二目标车辆造成阻挡，并删除最后一次保存的路口实时图像。

3.根据权利要求1所述的车辆违章判定方法，其特征在于，在根据所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图判定所述第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为之后，还包括：

将所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图组合为所述第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图，并对所述违章证据图进行保存。

4.根据权利要求3所述的车辆违章判定方法，其特征在于，在将所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图组合为所述第一目标车辆左转弯不让直行的违章证据图之后，还包括：

从所述违章证据图中获取所述第一目标车辆的车牌信息。

5.根据权利要求1所述的车辆违章判定方法，其特征在于，在对所述第一目标车辆和所述第二目标车辆进行实时跟踪时，还包括：

利用对所述路口实时图像进行检测得到的检测结果对跟踪过程进行校正。

6.根据权利要求5所述的车辆违章判定方法，其特征在于，对所述路口实时图像进行检测，包括：

利用RFCN或SSD对所述路口实时图像进行检测。

7.一种车辆违章判定装置，其特征在于，包括：

检测模块，用于获取路口实时图像并进行检测，若检测到有第一目标车辆位于所述路口实时图像的第一区域内、第二目标车辆位于所述路口实时图像的第二区域内，则对所述第一目标车辆和所述第二目标车辆进行实时跟踪；

第一获取模块，用于当所述第一目标车辆左转进入与所述第一区域对应的转弯判罚区域时，获取第一张证据图；

第二获取模块，用于判断所述第一目标车辆在所述转弯判罚区域内是否对直行至所述转弯判罚区域内的所述第二目标车辆造成阻挡，若是，获取第二张证据图；

第三获取模块，用于当所述第一目标车辆跨越位于所述转弯判罚区域左侧路口的停止线时，获取第三张证据图；

判定模块，用于判断所述第一张证据图、所述第二张证据图及所述第三张证据图是否均存在，若是，则判定所述第一目标车辆存在左转弯不让直行的违章行为；

所述第二获取模块包括：

第一判断单元，用于当所述第一目标车辆和所述第二目标车辆均位于所述转弯判罚区域内时，判断所述第一目标车辆是否位于所述第二目标车辆行驶方向的前方；

计算单元，用于若所述第一目标车辆位于所述第二目标车辆行驶方向的前方，则计算所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的距离，并对与所述距离对应的路口实时图像进行保存；

替换单元，用于若所述距离随着跟踪过程的进行逐渐减小，则利用与新的距离对应的新的路口实时图像替换所保存的路口实时图像并对新的路口实时图像进行保存；

第二判断单元，用于判断所述第一目标车辆是否比所述第二目标车辆先离开所述转弯判罚区域，若是，则将最后一次保存的路口实时图像作为所述第二张证据图。

8.一种车辆违章判定设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的车辆违章判定方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的车辆违章判定方法的步骤。

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