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公开(公告)号：CN118942056A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411104011.4
申请日：2024-08-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
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语义的道路视频监控设备异常检测方法，包括：步骤S1：获取道路视频监控设备拍摄到的当前道路监控图像；步骤S2：从当前道路监控图像中分别识别出所有特定目标和所有特定区域；步骤S3：判断各个特定区域的比例是否在合理比例范围内；若否，则确定出该道路视频监控设备存在监控角度异常；若是，则从当前道路监控图像中识别出遮挡物，并确定出遮挡物的位置、形状和面积，然后执行步骤S4；步骤S4：判断遮挡物的位置是否接近当前道路监控图像的中心且遮挡物的面积是否大于预设值；若是，则确定出该道路视频监控设备存在遮挡情况；反之，则对当前道路监控图像中的未知污迹进行识别，当无法识别出当前道路监控图像中的未知污迹时，执行步骤S5；步骤S5：获取该道路视频监控设备在不同时间点拍摄到的道路监控图像，当该未知污迹在不同时间点的道路监控图像中的位置固定不变时，则确定出该道路视频监控设备存在镜头污损。本发明能够自动发现道路视频监控设备的异常状态，提高道路视频监控设备维护的及时性。
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公开(公告)号：CN114202944B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111516690.2
申请日：2021-12-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及智能交通应用技术领域，具体公开了一种高速公路团雾预警方法，其中，包括：获取备案记录中团雾多发路段的实时视频流数据；对实时视频流数据进行分析计算，得到团雾多发路段的团雾等级；将团雾等级与预设团雾风险等级进行比对，若团雾等级低于预设团雾风险等级，则确定当前存在团雾风险，并生成异常信号；根据异常信号以及风险因素确定是否生成团雾预警；当确定生成团雾预警时，向预警前端服务器发出团雾预警信号，预警前端服务器能够在团雾预警信号的有效性被确认后生成路面管控信号。本发明还公开了一种高速公路团雾预警装置及高速公路团雾预警系统。本发明提供的高速公路团雾预警方法能够实现团雾的精准监测。
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公开(公告)号：CN117116055A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311109918.5
申请日：2023-08-31
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种高速公路应急车道远距离违法停车的精准取证方法，其可以利用现有设备实现对远距离违法停车的车辆进行精准取证，成本低、费时短，实用性强。其通过质量判断操作来确保球机拍摄的用来提取特征向量的图像的可用性，降低验证特征值提取的难度，提高整体计算速度，以及提高最终计算结果的准确性；通过枪机识别远距离应急车道违法停车行为，并解析车辆ReID特征；然后联动球机进行拉近，并解析画面内车辆ReID特征，同时通过比对枪机与球机的车辆ReID特征，能准确判断两次抓拍的车辆是否为同一辆发生高速公路应急车道违法停车的车辆，进而完成对远距离应急车道违法停车行为的精准取证。
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公开(公告)号：CN114202944A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111516690.2
申请日：2021-12-13
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及智能交通应用技术领域，具体公开了一种高速公路团雾预警方法，其中，包括：获取备案记录中团雾多发路段的实时视频流数据；对实时视频流数据进行分析计算，得到团雾多发路段的团雾等级；将团雾等级与预设团雾风险等级进行比对，若团雾等级低于预设团雾风险等级，则确定当前存在团雾风险，并生成异常信号；根据异常信号以及风险因素确定是否生成团雾预警；当确定生成团雾预警时，向预警前端服务器发出团雾预警信号，预警前端服务器能够在团雾预警信号的有效性被确认后生成路面管控信号。本发明还公开了一种高速公路团雾预警装置及高速公路团雾预警系统。本发明提供的高速公路团雾预警方法能够实现团雾的精准监测。
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公开(公告)号：CN119206645A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411353417.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本申请提供的一种货车车厢载人的检测方法，对待识别图片通过目标检测发现其中的所有的货车车辆、人像等目标，识别目标车辆的车辆号牌，构建出每个目标的图像中心点坐标，求解并记录待识别图片中目标人像中心点与目标车辆图像中心点的距离。然后找到待识别图像关联的辅助判断用图像，对包含目标车辆的辅助判断用图像帧检测货车、人像等目标，求解每帧图像中目标人像与目标车辆中心点的距离。最后计算各帧中的人像中心与货车中心点的距离，距离误差不超过设定阈值的，即判定有人伴随车辆运动，目标车辆存在车厢载人的非法行为。
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Patent Agency Ranking
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：CN118212570A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410474650.3
申请日：2024-04-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本申请关于货车载人视频样本检索方法，涉及道路交通视频识别技术领域。该方法包括：获取图像集合，图像集合中包括至少两张待检测图像，图像集合与目标视频对应，至少两张待检测图像对应有图像次序；将至少两张待检测图像输入货车载人事件识别模型中，输出得到与图像集合对应的货车载人事件识别结果。在进行货车载人事件识别的过程当中，将目标视频中的图像进行截取，并基于对图像的识别，对于图像当中货车以及人员的存在性，以及货车载人的存在状态进行识别，进而确定与目标视频对应的段落中，是否存在货车载人事件，已实现对于目标视频中货车载人存在性的检测效率与准确率。
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公开(公告)号：CN119207122A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411304002.X
申请日：2024-09-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种基于道路监控视频的机动车路口不减速发现方法，包括：获取目标路口的道路监控视频；对目标路口的道路监控视频中的当前方向红绿灯、当前方向机动车和其他方向机动车分别进行跟踪，以对应获取到目标路口的当前方向红绿灯变化时间、当前方向机动车运动轨迹和其他方向机动车运动轨迹；其中，当前方向机动车运动轨迹包括当前方向机动车通过停止线时间；根据目标路口的当前方向红绿灯变化时间、当前方向机动车运动轨迹和其他方向机动车运动轨迹，判断当前方向机动车经过目标路口时是否存在不减速行为。本发明提供的基于道路监控视频的机动车路口不减速发现方法，能够降低路口交通事故发生的概率。
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公开(公告)号：CN118568532A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410474651.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06F18/23213 , G06Q10/0635 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及智能交通应用技术领域，具体公开了一种新能源汽车运行安全风险等级评估方法及其系统，该方法包括：获取新能源汽车的初始定位数据并进行卡尔曼滤波，以得到新能源汽车的优化定位数据；对优化定位数据分别做平均速度分析、急加减速频率分析以及急转弯频率分析，以对应得到平均速度分析结果、急加减速频率分析结果和急转弯频率分析结果；根据三种分析结果构建驾驶员的驾驶行为特征向量，并进行聚类分析，以得到驾驶员的驾驶行为聚类分析结果；根据驾驶员的驾驶行为聚类分析结果对新能源汽车的运行安全风险等级进行评估。本发明能够提醒高危险车辆安全驾驶，减少交通事故，提升道路安全系数，保障交通安全。
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公开(公告)号：CN119580357A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411796337.8
申请日：2024-12-09
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06V10/74
Abstract: 本申请提供的一种骑车使用手机行为的检测方法，基于现有的监控设备采集到的图像，从中选择可以用于行为分析的正面行驶图像，将非机动车和骑车人的图像截取出来，进行方向矫正后，构成待分析视频，有效地提高了视频中车辆驾驶人的可识别行为特征，再经过三维卷积神经网络进行行为识别，确保能够有效发现视频中非机动车骑车人汽车使用手机的行为；通过三维卷积神经网络进行行为识别，可以有效降低误识别率；本方法无需新增硬件，以较低成本即可基于普通分辨率的视频数据检测出使用手机行为。
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