CN113850123A - 基于视频的公路监控方法及装置、存储介质和监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视频的公路监控方法及装置、存储介质和监控系统，方法包括先获取公路视频，然后对视频帧进行目标检测以识别车辆、行人和烟火，再跟踪车辆和行人，并根据车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则，对违规及拥堵情况进行报警；另外对视频中除了车辆、行人之外的其他物体进行检测及跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物，对抛洒物进行报警；以及对视频帧进行气象识别和路面异常状态识别，对天气类型和出现的路面积水、积雪或结冰情况进行报警。本发明能够对公路进行实时无间断监控，精准全面地识别复杂多变的道路情况，提高公路管理效率。
Description
技术领域
本发明涉及道路安全技术领域，特别是一种基于视频的公路监控方法及装置、存储介质和监控系统。
背景技术
随着公路和机动车辆的快速发展，道路安全问题日益突出，例如公路上出现的车辆拥堵、违停、逆行、抛洒物、行人闯入及烟火等，气象异常导致路面出现积水、积雪或结冰等情况，都会对道路安全产生重大威胁。因此，如何精准及时地识别各类影响道路安全的情况，对于相关部门及出行人员及时掌握到公路状况，确保交通顺畅和出行人员人身安全，具有非常重要的意义。公路监控技术通常是将大量的视频传输到后台进行分析，但现有的监控技术尚难以精准全面地识别复杂多变的道路情况，且识别速度慢。
发明内容
本发明的第一目的在于解决现有技术的不足，提出一种基于视频的公路监控方法，可以精准全面地识别复杂多变的道路情况，提高公路管理效率。
本发明的第二目的在于提出一种基于视频的公路监控装置。
本发明的第三目的在于提出一种计算机可读存储介质。
本发明的第四目的在于提出一种基于视频的公路监控系统，可以对公路进行实时无间断监控，对影响道路安全的情况及时做出报警提示。
本发明的第一目的通过下述技术方案实现：
一种基于视频的公路监控方法，包括如下步骤：
获取摄像头所拍摄的公路视频；
对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪，根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则，并对违规及拥堵情况进行报警；
对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物，并对抛洒物进行报警；
对视频帧进行气象识别，当识别出视频帧中的天气类型为雨天或雪天时，再进行路面异常状态识别，判断视频帧中的路面是否积水、积雪或结冰，并对天气类型和出现的路面异常状态进行报警。
优选的，使用yolov5目标检测网络对视频帧进行目标检测，其中，yolov5目标检测网络通过在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征，从而基于图像特征来识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，并获得所识别对象在视频帧中的位置信息；
随后，使用VT跟踪算法对车辆、行人进行跟踪，通过前后两帧位置信息的变化来得出行人的移动路线、车辆行驶速度及行驶方向；
当行人的移动路线没有按照人行横道或人行过街设施时，即判断为行人闯入；当车辆前后两帧位置信息没有变化及速度为0时，即判断为停车；当车辆行驶方向与当前车道正常行驶车辆的行驶方向相反时，即判断为逆行；当车辆速度低于设定的速度阈值及车道占有率大于设定的车道占有率阈值时，即判断为拥堵。
优选的，抛洒物的检测过程具体为：
1)先将公路视频按比例抽帧，然后将抽取出来的各视频帧进行AGMM背景建模来获取背景图像及前景二值图，同时进行边缘检测来获取边缘二值图，使用yolov5目标检测网络来检测视频帧中的车辆、行人，获得除去车辆、行人的yolov5二值图；
2)对于抽取出来的每帧视频帧，将其对应的前景二值图、边缘二值图、yolov5二值图进行与操作，得到筛选后的前景图；
3)根据筛选后的前景图的颜色偏差和亮度偏差来对筛选后的前景图进行阴影检测，进而去除阴影干扰；
4)根据去除阴影后的前景图，将其中处于静止状态的物体初步判断为疑似抛洒物；
5)然后采用目标跟踪算法对该物体进行跟踪，判断当前静止的物体是否存在于历史帧，若是，则最终判定为非抛洒物，若否，则最终判定为抛洒物，在视频中对该抛洒物进行标注并获取对应的位置信息。
更进一步的，在步骤3)中，如果筛选后的前景图中某个像素的色度偏差大于设定的色度偏差阈值，则判定该某个像素属于前景区域；
如果筛选后的前景图中某个像素的色度偏差小于或等于设定的色度偏差阈值，则判定该某个像素属于背景区域，在这种情况下：
如果该某个像素的亮度大于背景图像对应像素的亮度，或者该某个像素的亮度偏差小于或等于设定的亮度偏差阈值，则进一步判定该某个像素未受到阴影干扰；
如果该某个像素的亮度小于背景图像对应像素的亮度，则进一步判定该某个像素属于阴影区域，即有受到阴影干扰。
优选的，使用深度学习识别网络对视频帧进行气象识别，通过提取路面特征和光照强度特征来得出视频帧中的天气类型为阴天、晴天、雾天、雨天或雪天的概率；
若阴天、晴天的概率在前2位，则使用阴晴二分类模型再次进行分类；
若雨天、雪天的概率在前2位，则对视频帧进行路面分割来得到路面区域，然后根据路面区域特征来判断路面是否积雪、积水或结冰：
当路面区域检测出白色雪状时判定路面积雪；
当路面区域出现反光且车辆行驶溅起水花来初步判断路面积水，当路面区域出现反光且无水花溅起、车辆行驶缓慢来初步判断路面结冰，这时再结合温度传感器检测的当前温度或天气预报的当前温度，若温度低于温度阈值，则最终判定为路面结冰，否则为路面积水。
更进一步的，深度学习识别网络为resnet50网络。
本发明的第二目的通过下述技术方案实现：
一种基于视频的公路监控装置，包括视频获取模块、车辆行人监控模块、抛洒物监控模块和气象及路面监控模块，其中，
视频获取模块，用于获取摄像头所拍摄的公路视频；
车辆行人监控模块，用于对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪，根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则，并对违规及拥堵情况进行报警；
抛洒物监控模块，用于对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物，并对抛洒物进行报警；
气象及路面监控模块，用于对视频帧进行气象识别，当识别出视频帧中的天气类型为雨天或雪天时，再进行路面异常状态识别，判断视频帧中的路面是否积水、积雪或结冰，并对天气类型和出现的路面异常状态进行报警。
本发明的第三目的通过下述技术方案实现：
一种计算机可读存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现本发明第一目的所述的基于视频的公路监控方法。
本发明的第四目的通过下述技术方案实现：
一种基于视频的公路监控系统，包括摄像头、终端设备和处理器，其中，摄像头连接处理器，并将拍摄的公路视频发送给处理器；
处理器用于对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪，根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则；用于对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物；以及用于对视频帧进行气象识别，当识别出视频帧中的天气类型为雨天或雪天时，再进行路面异常状态识别，判断视频帧中的路面是否积水、积雪或结冰；
处理器连接终端设备，并通过终端设备将检测到的违规及拥堵情况、抛洒物、天气类型和出现的路面异常状态进行报警。
优选的，摄像头安装在公路两旁和龙门架上，终端设备包括交通诱导屏、车载智能终端、用户电脑和/或智能手机。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
1、本发明能够适应复杂多变的环境，可精准全面地识别多类影响道路安全的情况。利用本发明来实现对公路的实时无间断监控，可有效提高公路管理效率，降低公路运营成本。
2、本发明根据检测目的，采用了相应的人工智能算法，最终能够准确识别烟火、车辆及行人违反交通规则、拥堵、抛洒物、气象类型以及路面异常情况，实现对公路的全面实时监控。
附图说明
图1为本发明基于视频的公路监控方法的流程图。
图2为本发明基于视频的公路监控装置的结构框图。
图3为本发明基于视频的公路监控系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
本实施例提供了一种基于视频的公路监控方法，可用于对高速公路、快速公路、普速公路和其他类型城市公路的监控。如图1所示，方法具体包括如下步骤：
(1)获取摄像头所拍摄的公路视频。
(2)对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪；
根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则，并对违规及拥堵情况进行报警。
这里，具体是使用了yolov5目标检测网络对视频帧进行目标检测，yolov5目标检测网络已预先训练好，可以在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征，从而基于图像特征来识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，并且获得所识别的对象在视频帧中的位置信息。
具体是使用了VT跟踪算法对车辆、行人进行跟踪，通过前后两帧位置信息的变化来得出行人的移动路线、车辆速度及行驶方向，从而实现在未被完全遮挡或遮挡时间较短情况下对行人、车辆的跟踪。
当行人的移动路线没有按照人行横道或人行过街设施时，即判断为行人闯入；当车辆前后两帧位置信息没有变化及速度为0时，即判断为停车；当车辆行驶方向与当前车道正常行驶车辆的行驶方向相反时，即判断为逆行；当车辆速度低于设定的速度阈值，同时车道占有率大于设定的车道占有率阈值时，即判断为拥堵。
(3)对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物，并对抛洒物进行报警。
在本实施例中，抛洒物的检测过程具体如下：
31)先将公路视频按比例抽帧，比如本实施例是按照5帧抽取一帧的比例抽帧读取视频，然后将抽取出来的各视频帧进行AGMM背景建模(即采用自适应的高斯混合模型)获得背景图像及前景二值图，同时，采用Canny边缘检测算法进行边缘检测以获取边缘二值图，使用yolov5目标检测网络来检测视频帧中的车辆、行人，获得除去车辆、行人的yolov5二值图；
32)对于抽取出来的每帧视频帧，将其对应的前景二值图、边缘二值图、yolov5二值图进行与操作，得到筛选后(即已除去车辆、行人)的前景图；
33)考虑到阴影可能因不同于背景而被误认为是前景目标的情况，因此，还需要根据颜色偏差和亮度偏差来对筛选后的前景图进行阴影检测，进而去除阴影干扰。
在本实施例中，颜色偏差和亮度偏差的计算过程如下：
a、在RGB颜色空间下建立颜色模型，O作为颜色模型的原点，R、G、B作为颜色模型的坐标轴；
当前张筛选后的前景图中第i个像素对应的颜色值为Ii＝[IR(i),IG(i),IB(i)]，作为颜色模型中的点，其中，IR(i)、IG(i)、IB(i)分别为第i个像素在当前图像中对应的R、G、B分量值；第i个像素具有对应的数学期望Ei＝[ER(i),EG(i),EB(i)]，其中，ER(i)、EG(i)、EB(i)分别为第i个像素根据N帧筛选后的前景图的亮度计算得到的R、G、B三通道的数学期望；
b、根据如下公式，将Ii和Ei分解成亮度偏差αi和色度偏差CDi：
其中，
代表第i个像素的颜色值到色度线OEi(即原点O与Ei的连线)的距离，当
取值最小，αi即为亮度偏差。
对于图像，前景区域和背景区域在色度上会有所不同，背景区域中被阴影遮挡后的像素亮度会明显减小，但色度相对稳定，因此，基于色度可区分前景区域和背景区域，背景区域中颜色值基本不变但亮度明显变化的像素，可判断该像素受到阴影干扰。
因此，在本实施例中，先为亮度偏差和色度偏差分别设定合适的阈值，如果筛选后的前景图中某个像素的色度偏差大于色度偏差阈值(即说明该某个像素与背景图像中对应像素的色度不相似)，则判定该某个像素属于前景区域；
如果筛选后的前景图中某个像素的色度偏差小于或等于色度偏差阈值(即说明该某个像素与背景图像中对应像素的色度相似)，则判定该某个像素属于背景区域，在这种情况下：
如果该某个像素的亮度大于背景图像对应像素的亮度(即说明该某个像素高亮)，或者该某个像素的亮度偏差小于或等于设定的亮度偏差阈值(即说明该某个像素与背景图像中对应像素的亮度相似)，则进一步判定该某个像素未受到阴影干扰；
如果该某个像素的亮度小于背景图像对应像素的亮度，则进一步判定该某个像素属于阴影区域，即有受到阴影干扰；
通过上述过程检测出每帧筛选后的前景图中的阴影区域，最后将其去除。这一操作可以避免后续目标跟踪时，因为阴影的存在导致跟踪目标面积扩大，无法准确地提取跟踪目标的信息，从而造成错误的检测结果。
34)根据去除阴影后的前景图，将其中处于静止状态的物体初步判断为疑似抛洒物。
35)然后采用目标跟踪算法如RPN小目标跟踪算法(也称SiamRPN跟踪算法)对该物体进行跟踪，判断当前静止的物体是否存在于历史帧，若是，则说明该物体始终为静止状态，不属于抛洒的情况，因此最终判定为非抛洒物；若否，则最终判定为抛洒物，在视频中对该抛洒物进行标注并获取其在视频帧中的位置信息。
(4)使用深度学习识别网络对视频帧进行气象识别，通过提取路面特征和光照强度特征来得出视频帧中的天气类型。本实施例深度学习识别网络采用resnet50网络，resnet50网络可以输出阴天、晴天、雾天、雨天或雪天的概率。这种识别方式在没有拍摄到天空的情况下也能够判断出天气类别。
若阴天、晴天的概率在前2位，则使用阴晴二分类模型再次进行分类，以提高阴晴识别准确率；
若雨天、雪天的概率在前2位，则再进行路面异常状态识别，具体来说，先采用路面分割算法对视频帧进行路面分割来得到路面区域，然后根据路面区域特征来判断路面是否积雪、积水或结冰：
当路面区域检测出白色雪状时，判定路面积雪；
当路面区域出现反光且车辆行驶溅起水花来初步判断路面积水，当路面区域出现反光且无水花溅起、车辆行驶缓慢来初步判断路面结冰；这时再结合设置在公路上或车辆上的温度传感器所检测的当前温度，或者天气预报的当前温度做再次判断，若温度低于温度阈值，则最终判定为路面结冰，否则为路面积水。
最终对识别出的天气类型和路面异常状态进行报警。
上述公路情况的报警方式可以是实时发送到公路上的交通诱导屏来实时显示公路情况，也可以是发送到行驶车辆的车载智能终端，还可以通过微信公众号/视频号等方式来发送到用户电脑和智能手机等。
实施例2
本实施例提供了一种基于视频的公路监控装置，可实现实施例1中的基于视频的公路监控方法。装置如图2所示，包括视频获取模块，分别连接视频获取模块的车辆行人监控模块、抛洒物监控模块和气象及路面监控模块，其中，
视频获取模块，用于获取摄像头所拍摄的公路视频；
车辆行人监控模块，用于对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪，根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则，并对违规及拥堵情况进行报警；
抛洒物监控模块，用于对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物，并对抛洒物进行报警；
气象及路面监控模块，用于对视频帧进行气象识别，当识别出视频帧中的天气类型为雨天或雪天时，再进行路面异常状态识别，判断视频帧中的路面是否积水、积雪或结冰，并对天气类型和出现的路面异常状态进行报警。
在此需要说明的是，本实施例的装置仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
实施例3
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现实施例1中的基于视频的公路监控方法，具体如下：
获取摄像头所拍摄的公路视频；
对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪，根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则，并对违规及拥堵情况进行报警；
对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物，并对抛洒物进行报警；
对视频帧进行气象识别，当识别出视频帧中的天气类型为雨天或雪天时，再进行路面异常状态识别，判断视频帧中的路面是否积水、积雪或结冰，并对天气类型和出现的路面异常状态进行报警。
本实施例中的计算机可读存储介质可以是磁盘、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、U盘、移动硬盘等介质。
实施例4
本实施例提供了一种基于视频的公路监控系统，如图3所示，包括摄像头、终端设备和处理器，其中，摄像头安装在公路两旁和龙门架上，摄像头连接处理器，并将拍摄的公路视频发送给处理器。
处理器用于对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪，根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则；用于对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物；以及用于对视频帧进行气象识别，当识别出视频帧中的天气类型为雨天或雪天时，再进行路面异常状态识别，判断视频帧中的路面是否积水、积雪或结冰。详细过程可参见实施例1，此处不再赘述。
处理器连接终端设备，并通过终端设备对检测到的违规及拥堵情况、抛洒物及天气类型和出现的路面异常状态进行显示和/或声音播放，以实现对出行人员及道路监管部门的报警提示。此处终端设备可以是交通诱导屏、车载智能终端、用户电脑和智能手机中的至少一种。
以上仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于视频的公路监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取摄像头所拍摄的公路视频；
对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪，根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则，并对违规及拥堵情况进行报警；
对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物，并对抛洒物进行报警；
对视频帧进行气象识别，当识别出视频帧中的天气类型为雨天或雪天时，再进行路面异常状态识别，判断视频帧中的路面是否积水、积雪或结冰，并对天气类型和出现的路面异常状态进行报警。
2.根据权利要求1所述的基于视频的公路监控方法，其特征在于，使用yolov5目标检测网络对视频帧进行目标检测，其中，yolov5目标检测网络通过在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征，从而基于图像特征来识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，并获得所识别对象在视频帧中的位置信息；
随后，使用VT跟踪算法对车辆、行人进行跟踪，通过前后两帧位置信息的变化来得出行人的移动路线、车辆行驶速度及行驶方向；
当行人的移动路线没有按照人行横道或人行过街设施时，即判断为行人闯入；当车辆前后两帧位置信息没有变化及速度为0时，即判断为停车；当车辆行驶方向与当前车道正常行驶车辆的行驶方向相反时，即判断为逆行；当车辆速度低于设定的速度阈值及车道占有率大于设定的车道占有率阈值时，即判断为拥堵。
3.根据权利要求1所述的基于视频的公路监控方法，其特征在于，抛洒物的检测过程具体为：
1)先将公路视频按比例抽帧，然后将抽取出来的各视频帧进行AGMM背景建模来获取背景图像及前景二值图，同时进行边缘检测来获取边缘二值图，使用yolov5目标检测网络来检测视频帧中的车辆、行人，获得除去车辆、行人的yolov5二值图；
2)对于抽取出来的每帧视频帧，将其对应的前景二值图、边缘二值图、yolov5二值图进行与操作，得到筛选后的前景图；
3)根据筛选后的前景图的颜色偏差和亮度偏差来对筛选后的前景图进行阴影检测，进而去除阴影干扰；
4)根据去除阴影后的前景图，将其中处于静止状态的物体初步判断为疑似抛洒物；
5)然后采用目标跟踪算法对该物体进行跟踪，判断当前静止的物体是否存在于历史帧，若是，则最终判定为非抛洒物，若否，则最终判定为抛洒物，在视频中对该抛洒物进行标注并获取对应的位置信息。
4.根据权利要求3所述的基于视频的公路监控方法，其特征在于，在步骤3)中，如果筛选后的前景图中某个像素的色度偏差大于设定的色度偏差阈值，则判定该某个像素属于前景区域；
如果筛选后的前景图中某个像素的色度偏差小于或等于设定的色度偏差阈值，则判定该某个像素属于背景区域，在这种情况下：
如果该某个像素的亮度大于背景图像对应像素的亮度，或者该某个像素的亮度偏差小于或等于设定的亮度偏差阈值，则进一步判定该某个像素未受到阴影干扰；
如果该某个像素的亮度小于背景图像对应像素的亮度，则进一步判定该某个像素属于阴影区域，即有受到阴影干扰。
5.根据权利要求1所述的基于视频的公路监控方法，其特征在于，使用深度学习识别网络对视频帧进行气象识别，通过提取路面特征和光照强度特征来得出视频帧中的天气类型为阴天、晴天、雾天、雨天或雪天的概率；
若阴天、晴天的概率在前2位，则使用阴晴二分类模型再次进行分类；
若雨天、雪天的概率在前2位，则对视频帧进行路面分割来得到路面区域，然后根据路面区域特征来判断路面是否积雪、积水或结冰：
当路面区域检测出白色雪状时判定路面积雪；
当路面区域出现反光且车辆行驶溅起水花来初步判断路面积水，当路面区域出现反光且无水花溅起、车辆行驶缓慢来初步判断路面结冰，这时再结合温度传感器检测的当前温度或天气预报的当前温度，若温度低于温度阈值，则最终判定为路面结冰，否则为路面积水。
6.根据权利要求5所述的基于视频的公路监控方法，其特征在于，深度学习识别网络为resnet50网络。
7.一种基于视频的公路监控装置，其特征在于，包括视频获取模块、车辆行人监控模块、抛洒物监控模块和气象及路面监控模块，其中，
视频获取模块，用于获取摄像头所拍摄的公路视频；
车辆行人监控模块，用于对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪，根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则，并对违规及拥堵情况进行报警；
抛洒物监控模块，用于对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物，并对抛洒物进行报警；
气象及路面监控模块，用于对视频帧进行气象识别，当识别出视频帧中的天气类型为雨天或雪天时，再进行路面异常状态识别，判断视频帧中的路面是否积水、积雪或结冰，并对天气类型和出现的路面异常状态进行报警。
8.一种计算机可读存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现权利要求1至6中任一项所述的基于视频的公路监控方法。
9.一种基于视频的公路监控系统，其特征在于，包括摄像头、终端设备和处理器，其中，摄像头连接处理器，并将拍摄的公路视频发送给处理器；
处理器用于对公路视频的视频帧进行目标检测，以识别出视频帧中的车辆、行人和烟火，进而对车辆和行人进行目标跟踪，根据跟踪所得到的车辆行驶轨迹判断车辆是否违反交通规则或拥堵，根据跟踪所得到的行人移动轨迹判断行人是否违反交通规则；用于对视频中的物体进行检测，并对除了车辆、行人之外的其他物体进行目标跟踪，将其中从运动状态到静止状态的物体判定为抛洒物；以及用于对视频帧进行气象识别，当识别出视频帧中的天气类型为雨天或雪天时，再进行路面异常状态识别，判断视频帧中的路面是否积水、积雪或结冰；
处理器连接终端设备，并通过终端设备将检测到的违规及拥堵情况、抛洒物、天气类型和出现的路面异常状态进行报警。
10.根据权利要求9所述的基于视频的公路监控系统，其特征在于，摄像头安装在公路两旁和龙门架上，终端设备包括交通诱导屏、车载智能终端、用户电脑和/或智能手机。
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