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公开(公告)号：CN119206585A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411353419.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/40 , G06V20/54 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供的一种农村地区非机动车不良驾驶行为发现方法，其利用农村地区路面安装的监控摄像机获得监控视频，将三轮车和自行车以外二轮车作为目标进行跟踪识别，得到监控视频中包括的所有目标跟踪结果，在每一个目标的跟踪结果中确定一帧作为待识别图片；构建头盔检测模型、人数识别模型和是否载人二分类模型，对于二轮车，只送入头盔检测模型，判断其驾乘人员有无佩戴安全头盔，对三轮车先通过人脸检测确认图片中的人脸个数，降低后续计算量，只有当人脸个数大于1时，再送入是否载人二分类模型进行是否存在载人行为的判断。本方法无需添加额外的硬件，基于现有的视频监控设备以较低的成本实现了对不良驾驶行为的主动识别。
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公开(公告)号：CN117894001A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410208020.1
申请日：2024-02-26
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V20/58 , G06V10/26 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种基于视频分析的高速公路路面遗留障碍物判定方法，包括：获取高速公路路面视频图像；识别出所述高速公路路面视频图像中的疑似障碍物；从所述疑似障碍物中检测出尺寸小于第一设定值或厚度小于第二设定值的非障碍物；对所述疑似障碍物中的非障碍物进行过滤，以得到轻薄障碍物；对所述轻薄障碍物进行危险等级判定，并根据所述轻薄障碍物的危险等级进行预警。本发明提供的基于视频分析的高速公路路面遗留障碍物判定方法，根据高速公路路面特征，针对识别的“障碍物”，判断其是否真的是障碍物，是否严重妨碍交通安全，从而避免浪费人力物力进行不必要的处置，有效提升道路交通安全管控的效率。
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公开(公告)号：CN115083169B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210664155.X
申请日：2022-06-14
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明提供的一种假冒救护车的嫌疑车辆的发现方法，其构建了救护车特征检测模型、救护车判定模型和综合判断模型；其中，救护车特征检测模型中包括：号牌检测模型、车型检测模型、品牌检测模型、颜色检测模型、救护车典型特征检测模型，从救护车的外形特征角度将类似救护车的机动车筛选出来；然后通过救护车判定模型从救护车外形上进一步缩小数据范围，最后，基于车辆等级信息，使用综合判断模型进行筛选，从车辆登记信息中的车辆登记地、车辆使用性质、车辆所有者三个角度进行判断，找出假冒救护车的嫌疑车辆。
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公开(公告)号：CN115063977B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210694906.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供的一种从单个出发地到多个目的地的车辆流向分析方法，根据设定的采集时间段、出发地、待分析区域，基于卡口监控设备获取车辆通行记录数据集；根据卡口备案信息中的卡口所在地区信息，将车辆通行记录数据集分为：出发地通行记录数据集和出发地外通行记录数据集，使用目标车辆在各地区最后一次被抓拍的时间进行比较，将时间早于出发地的通行记录数据删除，再删除异常数据，得到从单个出发地到多个目的地的目标车辆途经地通行记录，并以此获取通行详情数据，最后根据目的地对通行详情数据分组，得到从单个出发地到多个目的地的车辆流向分析结果。
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公开(公告)号：CN114419892B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210106495.0
申请日：2022-01-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种判定有疲劳驾驶交通违法风险的车辆的方法，其主动研判车辆疲劳驾驶交通违法风险，找到有疲劳驾驶交通违法风险的车辆，及时预警风险车辆并加强管控，预防交通事故的发生。使用本发明的技术方案，先汇总全国所有因疲劳驾驶导致的非轻微事故数据，根据事故发生时间提取涉事车辆事发前半年内所有卡口通行轨迹；再从所有轨迹中提取能够反映车辆行驶从开始到停止的通行轨迹记录集合，划分车辆出行片段；进而统计车辆通行特征各项指标；以覆盖车辆尽可能多且统计条件尽可能严格作为原则，综合选取疲劳驾驶风险的各项评价条件；最后根据选取的各项条件，提取符合各项条件的车辆，得到有疲劳驾驶交通违法风险车辆。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115063977A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210694906.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供的一种从单个出发地到多个目的地的车辆流向分析方法，根据设定的采集时间段、出发地、待分析区域，基于卡口监控设备获取车辆通行记录数据集；根据卡口备案信息中的卡口所在地区信息，将车辆通行记录数据集分为：出发地通行记录数据集和出发地外通行记录数据集，使用目标车辆在各地区最后一次被抓拍的时间进行比较，将时间早于出发地的通行记录数据删除，再删除异常数据，得到从单个出发地到多个目的地的目标车辆途经地通行记录，并以此获取通行详情数据，最后根据目的地对通行详情数据分组，得到从单个出发地到多个目的地的车辆流向分析结果。
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公开(公告)号：CN109409337B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201811459480.2
申请日：2018-11-30
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 基于卷积神经网络的渣土车特征识别方法，其包括：S1：从监控系统中提取监控图片；S2：通过图像识别技术，输出车辆区域图片；S3：在车辆区域图片内进行车辆位置分类识别，将车辆区域图片划分为车头图片和车尾图片；S4：把车头、车尾图片分别输入到训练好的渣土车识别算法模型进行识别；S5：如果甄别结果为发现渣土车，且是通过车尾图片识别出渣土车，则把车尾图片输入到训练好的渣土车违法行为识别算法模型中进行识别；如果是通过车头图片识别出渣土车，则把车辆信息通知给监管人员；S6：S5中通过训练好的渣土车违法行为识别算法模型对车尾图片进行识别，如果违法识别结果为存在违法行为，则生成预警信息，把预警信息通知监管人员。
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公开(公告)号：CN109344886B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201811081354.8
申请日：2018-09-17
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供基于卷积神经网络的遮挡号牌判别方法，其可以持续不断的提升识别能力，确保能够维持较高的识别准确率。其包括：S1通过图像识别技术，从道路监控设备中提取数据，输出车辆区域图片；S2进行车辆号牌检测，将没有检测到号牌的车辆标记为嫌疑车辆；S3获取遮挡号牌判别用的候选区域图片；S4定时的循环收集车牌样本；S5通过图像识别技术对所有的车牌样本进行提取，输出样本的车辆区域图片；S6获取遮挡号牌判别用的候选区域图片；S7每次收集新的车牌样本后，训练卷积神经网络；S8把得到的嫌疑车辆的候选区域图片，输入到训练好的卷积神经网络中，判定是否遮挡号牌，如果判定嫌疑车辆存在遮挡号牌的行为，则针对嫌疑车辆进入后续程序。
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公开(公告)号：CN109326126A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811476727.1
申请日：2018-12-05
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明提供一种借道超车违法行为的判断方法，其可以在目标地点附近自动识别违法车辆，成本低、费时短、效率高，正确率高，确保后续执法工作的正常实施；同时本发明还公开了基于此方法的监控系统。一种定点甄别违法车辆的方法，其包括：S1：依时间顺序，获取经过道路进口的车牌号码，按时间先后依次存入第一队列；S2：依时间顺序，获取经过道路出口的车牌号码，按采集时间排序后，按时间先后依次存入第二队列；S3：比较第一队列和第二队列中的号码牌，进行比对，如果一辆车驶过道路出口的排序高于此车辆进入道路的排序，也即是说，此车辆存在后进先出现象，则此车辆为嫌疑车辆；S4:把嫌疑车辆的号码牌信息发送给监控人员，以便后续执法工作实施。
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公开(公告)号：CN109271991A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811037178.8
申请日：2018-09-06
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的车牌识别方法，其可以自适应地获得不同场景下的车牌特征信息，同时提高了车牌识别的准确率。本发明将车牌固有的颜色属性加入YOLO模型中构建一个具有泛化能力强、检测以及定位准确率高的车牌检测模型，对输入的卡口监控设备拍摄的过车图片进行检测，得到车牌的区域位置；接着使用Radon变换对倾斜的车牌区域进行校正，同时利用颜色和边缘等线索对车牌区域进行微调，最后将微调后的车牌区域送入加入车牌编码规则约束的CRNN网络对车牌号码进行识别。
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