CN105374208A - 路况提醒和摄像头检测方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及视频监控领域，公开了一种路况提醒和摄像头检测方法及其装置。本发明的路况提醒方法包括以下步骤：获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频；从监控视频中提取前端摄像头的位置信息；根据位置信息分析属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频，得到该组前端摄像头对应的路段的路况信息。该方法可在视频云存储***中大量存储实时监控录像，并对存储的监控录像进行快速的分析，得到不同路段的更准确的车流信息，方便用户查询具体路段的车流信息，并根据车流信息对路况进行判断，合理选择出行路线和行驶方案。

Description

路况提醒和摄像头检测方法及其装置

技术领域

本发明涉及视频监控领域，特别涉及一种交通监控***中的摄像头检测技术。

背景技术

随着科技的进步和人们生活水平的提高，私家车越来越普及，导致现在几乎每个城市在交通高峰期都会出现交通拥堵的现象。如果能够将道路状况及时反馈给司机，司机便可合理选择行使路线，起到车辆分流作用。

在一些自然灾害或者车祸等过后，道路两旁的监控摄像头的如安装高度、俯仰角、水平转角和焦距等参数配置会出现错误，而这些参数配置如果出错，就会影响摄像头准确监控车辆违法过程、车牌识别等，因此，急需一种能够远程自动监测摄像头参数配置的技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种路况提醒和摄像头检测方法及其装置，本发明的路况提醒方法和装置可在视频云存储***中大量存储实时监控录像，并对存储的监控录像进行快速的分析，得到不同路段的更准确的车流信息；而本发明的摄像头检测方法可准确地将安装高度、俯仰角以及焦距等参数配置出现错误的摄像头所在的范围确定，再通过对两个相邻摄像头进行简单的测试，准确的选出参数配置出现错误的摄像头。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式公开了一种基于视频云存储***的路况提醒方法，包括以下步骤：

获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频；

从监控视频中提取前端摄像头的位置信息；

根据位置信息分析属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频，得到该组前端摄像头对应的路段的路况信息，其中，路况信息包括路段的车辆行驶速度。

本发明的实施方式还公开了一种交通监控***中的摄像头检测方法，包括以下步骤：

获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的监控视频；

根据各前端摄像头的参数配置，分别计算监控视频中多辆参照车辆在各前端摄像头拍摄范围内的即时速度；

基于存储于视频云存储***中前端摄像头的位置信息，选取监控视频中同一参照车辆经过的两个相邻前端摄像头；

将车辆的平均速度乘以行驶时间得到相邻前端摄像头之间的道路检测长度，其中，平均速度为参照车辆经过两个相邻前端摄像头的即时速度的平均值，行驶时间为参照车辆经过相邻前端摄像头之间道路所用的时间；

如果经过相邻前端摄像头的多个参照车辆对应的多个检测道路长度的平均值与相邻前端摄像头之间道路的测量长度之间的差值大于预定阈值，则判定相邻前端摄像头中至少有一个前端摄像头的参数配置出现错误。

本发明的实施方式还公开了一种基于视频云存储***的路况提醒装置，包括：

第一视频获取单元，用于获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频；

位置信息提取单元，用于从监控视频中提取前端摄像头的位置信息；

路况信息计算单元，用于根据位置信息分析属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频，得到该组前端摄像头对应的路段的路况信息，其中，路况信息包括路段的车辆行驶速度。

本发明的实施方式还公开了一种交通监控***中的摄像头检测装置，包括：

第二视频获取单元，用于获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的监控视频；

速度计算单元，用于根据各前端摄像头的参数配置，分别计算监控视频中多辆参照车辆在各前端摄像头拍摄范围内的即时速度；

摄像头选取单元，用于基于存储于视频云存储***中前端摄像头的位置信息，选取监控视频中同一参照车辆经过的两个相邻前端摄像头；

长度计算单元，用于将车辆的平均速度乘以行驶时间得到相邻前端摄像头之间的道路检测长度，其中，平均速度为参照车辆经过两个相邻前端摄像头的即时速度的平均值，行驶时间为参照车辆经过相邻前端摄像头之间路程所用的时间；

长度判定单元，用于在经过相邻前端摄像头的多个参照车辆对应的多个检测道路长度的平均值与相邻前端摄像头之间道路的测量长度之间的差值大于预定阈值时，判定相邻前端摄像头中至少有一个前端摄像头的参数配置出现错误。

本发明实施方式与现有技术相比，主要区别及其效果在于：

在道路交通非高峰期，本发明利用现有道路两旁的摄像机，借助视频云存储***可计算出相邻摄像头之间的检测道路长度，再将多个检测道路长度的平均值和相邻摄像头之间的测量道路长度进行比较，便可准确地将安装高度、俯仰角以及焦距等参数配置出现错误的摄像头所在的范围确定，再通过对两个相邻摄像头进行简单的测试，出现错误的摄像头就会被准确的选出。从而实现对摄像头拍摄情况的实时检测，在一些自然灾害过后，可为及时修复出现参数设置错误的摄像头提供便利条件。

利用城市中现有的监控***，可在视频云存储***中大量存储实时监控录像，并对存储的监控录像进行快速的分析，得到不同路段的更准确的车流信息，方便用户查询具体路段的车流信息，并根据车流信息对路况进行判断，合理选择出行路线和行驶方案。

采用现有的监控设备采集的视频信息进行分析，较现有的GPS定位***通过卫星定位和附近图片综合分析判断道路拥堵情况的方法准确度高，且视频云存储***可提供大量的存储空间和快速的计算速度，信息的更新速度更快更及时。

进一步地，前端摄像头的安装高度、俯仰角、水平转角和焦距等参数配置对清晰拍摄车辆的车牌信息、车辆的违法过程等有很大影响，因此，及时检测出这些参数配置出现错误的摄像头，对交通监控***的正常运行能起到极大的辅助作用。

附图说明

图1是本发明第一实施方式中一种基于视频云存储***的路况提醒方法的流程示意图；

图2是本发明第二实施方式中一种交通监控***中的摄像头检测方法的流程示意图；

图3是本发明第三实施方式中一种基于视频云存储***的路况提醒装置的结构示意图；

图4是本发明第四实施方式中一种交通监控***中的摄像头检测装置的结构示意图。

具体实施方式

在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本领域的普通技术人员可以理解，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

本发明第一实施方式涉及一种基于视频云存储***的路况提醒方法。图1是该基于视频云存储***的路况提醒方法的流程示意图。

具体地，如图1所示，该基于视频云存储***的路况提醒方法包括以下步骤：

在步骤101中，获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频。

此后进入步骤102，从监控视频中提取前端摄像头的位置信息。

此后进入步骤103，根据位置信息分析属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频，得到该组前端摄像头对应的路段的路况信息，其中，路况信息包括路段的车辆行驶速度、车辆行驶方向、车流量等反应路况的信息。

本步骤103包括以下子步骤：

将属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频中都具有的车辆作为参照车辆。例如，可通过查找车牌获得参照车辆。

计算每个参照车辆经过组的每个前端摄像头的拍摄范围内的即时速度。

将所有同一行驶方向的参照车辆的即时速度的平均值作为该组前端摄像头对应的路段的车辆行驶速度。例如，可将同一参照车辆在不同前端摄像头拍摄范围内的即时速度求平均值，然后将所有参照车辆的即时速度的平均值再求平均值，得到对应路段的车辆行驶速度。也可先计算同一组中每个前端摄像头拍摄范围内多个参照车辆的平均值，在将多个前端摄像头对应的平均值求平均值，得到对应路段的车辆行驶速度。也可通过其他方式进行计算。

此外，在步骤101之前，还包括以下步骤：

将前端摄像头的位置信息加入该前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频并在视频云存储***中进行存储。

可以理解，在上述步骤之前，可根据前端摄像头的实际位置，提前将部署了前端摄像头的路口、路段或转弯灯地方都编好标注，每个地方的标准不同，将所有标注的信息都存储到视频云存储***中，作为每个前端摄像头的位置信息在视频云存储***中做好映射。

此外，在步骤103之后，还包括以下步骤：

将多组前端摄像头对应的多个路段的车流信息进行汇总，生成当前时刻的路况地图。

然后，在本发明的各实施方式中，可通过响应用户的请求发送整个路况地图或路况发生较大变化的部分路况地图给用户。

在本发明的其他实施方式中，也可以响应客户的请求，发送路况信息给客户，由客户在车载移动设备上将路况信息根据需要进行汇总以生成路况地图。车载设备可以是手机、导航仪等现有的移动终端，也可以是专有设备。

利用城市中现有的监控***，可在视频云存储***中大量存储实时监控录像，并对存储的监控录像进行快速的分析，得到不同路段的更准确的车流信息，方便用户查询具体路段的车流信息，并根据车流信息对路况进行判断，合理选择出行路线和行驶方案。

在本发明中，路段的车辆行驶速是指反应当前时刻该路段通堵状况的同一行驶方向车辆的平均速度。路况地图是指反映整个交通网络中的具体路段的路况信息的地图。

此外，在本发明的各实施方式中，可设定一个存储频率，将监控视频定时存储，比如每秒一次。且本发明中，属于同一组的前端摄像头可以是一条道路某一段上的前端摄像头，也可以是整条道路上的前端摄像头，可根据具体情况进行设定。每个前端摄像头可属于多个组，比如在十字路口的摄像头。

采用现有的监控设备采集的视频信息进行分析，较现有的GPS定位***通过卫星定位和附近图片综合分析判断道路拥堵情况的方法准确度高，且视频云存储***可提供大量的存储空间和快速的计算速度，信息的更新速度更快更及时。

本发明第二实施方式涉及一种交通监控***中的摄像头检测方法。图2是该交通监控***中的摄像头检测方法的流程示意图。

如图2所示，该交通监控***中的摄像头检测方法包括以下步骤：

在步骤201中，获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的监控视频。

该步骤201包括以下子步骤：

获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头在预定时间段内拍摄的监控视频，其中，预定时间段为道路的非拥堵时间段。

此外，可以理解，在本发明中，为了排除因拥堵或交通事故导致的误判，一方面可以选择不容易发生拥堵或交通事故的时段，如半夜，清晨等，另一方面可以在不同的时间多做几次检测，例如23点、1点、3点、5点各做一次，如果都判定前端摄像头的参数设置出现错误则可以确认。

此后进入步骤202，根据各前端摄像头的参数配置，分别计算监控视频中多辆参照车辆在各前端摄像头拍摄范围内的即时速度。

在本实施方式中，参数配置包括前端摄像头的安装高度、俯仰角、水平转角和焦距。

此外，可以理解，在本发明的其他实施方式中，参数配置也可包括其他决定参照车辆即时速度的计算结果的参数的配置。

此后进入步骤203，基于存储于视频云存储***中前端摄像头的位置信息，选取监控视频中同一参照车辆经过的两个相邻前端摄像头。

在一优选例中，该步骤203包括以下子步骤：

根据位置信息随机选取两个相邻前端摄像头。；随机抽样选取相邻前端摄像头中一前端摄像头拍摄的当前视频中向同一方向行驶的车辆的车牌信息。；将提取的车牌信息与另一前端摄像头拍摄的当前视频中的行驶车辆的车牌信息进行匹配，将匹配成功的车牌信息对应的车辆作为参照车辆。

此外，可以理解，在本发明的其他实施方式中，也可以采用其他方式选取相邻前端摄像头。

此后进入步骤204，将车辆的平均速度乘以行驶时间得到相邻前端摄像头之间的道路检测长度，其中，平均速度为参照车辆经过两个相邻前端摄像头的即时速度的平均值，行驶时间为参照车辆经过相邻前端摄像头之间道路所用的时间。

参照车辆在相邻两个前端摄像头之间的平均速度可通过多种计算方式计算，如等，其中v₁和v₂为参照车辆分别在两个相邻前端摄像头拍摄范围内的即时速度。

此后进入步骤205，判断经过相邻前端摄像头的多个参照车辆对应的多个检测道路长度的平均值与相邻前端摄像头之间道路的测量长度之间的差值是否大于预定阈值。如果判断结果为是，则进入步骤106，否则，结束本流程。其中，预定阈值可根据实际情况进行设置，如道路情况、非高峰时间等，安装高度、俯仰角、水平角度、焦距等计算参数。相邻前端摄像头之间道路的测量长度可以是实际测量得到的(存在***中)，也可以是通过电子地图上相邻前端摄像头的位置计算得到的。

在步骤206中，判定相邻前端摄像头中至少有一个前端摄像头的参数配置出现错误。然后结束本流程。

此外，在本发明的各实施方式中，对摄像头的检测可以是设置为以一定的频率进行自动检测，也可以人为的进行手动设置。

在另一优选例中，本发明的检测方法在上述步骤201之前，还包括以下步骤：

将前端摄像头进行标注，得到与每个前端摄像头对应的位置信息并存储于视频云存储***中。

在道路交通非高峰期，本发明利用现有道路两旁的摄像机，借助视频云存储***可计算出相邻摄像头之间的检测道路长度，再将多个检测道路长度的平均值和相邻摄像头之间的测量道路长度进行比较，便可准确地将安装高度、俯仰角以及焦距等参数配置出现错误的摄像头所在的范围确定，再通过对两个相邻摄像头进行简单的测试，准确的选出参数配置出现错误的摄像头。从而实现对摄像头拍摄情况的实时检测，在一些自然灾害过后，可为及时修复出现参数设置错误的摄像头提供便利条件。本发明的各方法实施方式均可以以软件、硬件、固件等方式实现。不管本发明是以软件、硬件、还是固件方式实现，指令代码都可以存储在任何类型的计算机可访问的存储器中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固态的或者非固态的，固定的或者可更换的介质等等)。同样，存储器可以例如是可编程阵列逻辑(ProgrammableArrayLogic，简称“PAL”)、随机存取存储器(RandomAccessMemory，简称“RAM”)、可编程只读存储器(ProgrammableReadOnlyMemory，简称“PROM”)、只读存储器(Read-OnlyMemory，简称“ROM”)、电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyErasableProgrammableROM，简称“EEPROM”)、磁盘、光盘、数字通用光盘(DigitalVersatileDisc，简称“DVD”)等等。

本发明第三实施方式涉及一种基于视频云存储***的路况提醒装置。图3是该基于视频云存储***的路况提醒装置的结构示意图。

具体地，如图3所示，该基于视频云存储***的路况提醒装置包括：

位置信息标定单元，用于在第一视频获取单元获取监控视频前，将前端摄像头的位置信息加入该前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频并在视频云存储***中进行存储。

第一视频获取单元，用于获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频。

位置信息提取单元，用于从监控视频中提取前端摄像头的位置信息。

路况信息计算单元，用于根据位置信息分析属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频，得到该组前端摄像头对应的路段的路况信息，其中，路况信息包括路段的车辆行驶速度。

该路况信息计算单元子单元：

参照车辆确定子单元，用于将属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频中都具有的车辆作为参照车辆。

即时速度计算子单元，用于计算每个参照车辆经过组的每个前端摄像头的拍摄范围内的即时速度。

行驶速度计算子单元，用于将所有即时速度的平均值作为该组前端摄像头对应的路段的车辆行驶速度。

在本发明的一个实际应用中，上述位置信息标定单元的功能可通过前端摄像头中的编码器实现。例如，对接收到的每个前端摄像头的监控视频数据进行实时分析，对比视频数据帧，从数据帧中分析出参照车辆的车牌号码，将车牌号码存储到云存储***中，且记录汽车行驶方向。然后根据汽车行驶方向逆向搜索该车经过的上一个或多个前端摄像头，定位到上一个或多个可以拍到该车牌的前端摄像头的编码器，检索出该参照车辆(车牌号)经过编码器的位置和经过时的时间，通过位置和时间差计算出该车的即时速度；通过对行驶方向相同的多辆车进行分析并统计出该行驶方向上的车辆行驶速度信息，从而得到该路段的汽车行驶状况。

第一实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

本发明第四实施方式涉及一种交通监控***中的摄像头检测装置。图4是该交通监控***中的摄像头检测装置的结构示意图。

具体地，如图4所示，该交通监控***中的摄像头检测装置包括：

第二视频获取单元，用于获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的监控视频。

速度计算单元，用于根据各前端摄像头的参数配置，分别计算监控视频中多辆参照车辆在各前端摄像头拍摄范围内的即时速度。在本实施方式中，参数配置包括前端摄像头的安装高度、俯仰角、水平转角和焦距。

摄像头选取单元，用于基于存储于视频云存储***中前端摄像头的位置信息，选取监控视频中同一参照车辆经过的两个相邻前端摄像头。

长度计算单元，用于将车辆的平均速度乘以行驶时间得到相邻前端摄像头之间的道路检测长度，其中，平均速度为参照车辆经过两个相邻前端摄像头的即时速度的平均值，行驶时间为参照车辆经过相邻前端摄像头之间道路所用的时间。

长度判定单元，用于在经过相邻前端摄像头的多个参照车辆对应的多个检测道路长度的平均值与相邻前端摄像头之间道路的测量长度之间的差值大于预定阈值时，判定相邻前端摄像头中至少有一个前端摄像头的参数配置出现错误。

在一优选例中，第一视频获取单元包括以下子单元：

时间段获取子单元，用于获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头在预定时间段内拍摄的监控视频，其中，预定时间段为道路的非拥堵时间段。

在另一优选例中，摄像头选取单元包括以下子单元：

相邻选取子单元，用于根据位置信息随机选取两个相邻前端摄像头。；

车牌获取子单元，用于随机抽样选取相邻前端摄像头中一前端摄像头拍摄的当前视频中向同一方向行驶的车辆的车牌信息；

车牌匹配子单元，用于将提取的车牌信息与另一前端摄像头拍摄的当前视频中的行驶车辆的车牌信息进行匹配，将匹配成功的车牌信息对应的车辆作为参照车辆。

在另一优选例中，该检测装置还包括以下单元：

位置统计单元，用于将前端摄像头进行标注，得到与每个前端摄像头对应的位置信息并存储于视频云存储***中。

第二实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第二实施方式互相配合实施。第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第二实施方式中。

需要说明的是，本发明各设备实施方式中提到的各单元都是逻辑单元，在物理上，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现，这些逻辑单元本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑单元所实现的功能的组合才是解决本发明所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本发明的创新部分，本发明上述各设备实施方式并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，这并不表明上述设备实施方式并不存在其它的单元。

需要说明的是，在本专利的权利要求和说明书中，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、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、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。

虽然通过参照本发明的某些优选实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (12)

1.一种基于视频云存储***的路况提醒方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频；

从所述监控视频中提取所述前端摄像头的位置信息；

根据所述位置信息分析属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频，得到该组前端摄像头对应的路段的路况信息，其中，所述路况信息包括所述路段的车辆行驶速度。

2.根据权利要求1所述的基于视频云存储***的路况提醒方法，其特征在于，所述根据所述位置信息分析属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频，得到该组前端摄像头对应的路段的路况信息的步骤包括以下子步骤：

将属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频中都具有的车辆作为参照车辆；

计算每个所述参照车辆经过所述组的每个前端摄像头的拍摄范围内的即时速度；

将所有同一行驶方向的参照车辆的所有所述即时速度的平均值作为该组前端摄像头对应的路段的车辆行驶速度。

3.根据权利要求1所述的基于视频云存储***的路况提醒方法，其特征在于，在所述获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频的步骤之前，还包括以下步骤：

将所述前端摄像头的位置信息加入该前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频并在视频云存储***中进行存储。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于视频云存储***的路况提醒方法，其特征在于，在所述根据所述位置信息分析属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频，得到该组前端摄像头对应的路段的路况信息的步骤之后，还包括以下步骤：

将多组前端摄像头对应的多个路段的车流信息进行汇总，生成当前时刻的路况地图。

5.一种交通监控***中的摄像头检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的监控视频；

根据各所述前端摄像头的参数配置，分别计算所述监控视频中多辆参照车辆在各所述前端摄像头拍摄范围内的即时速度；

基于存储于视频云存储***中所述前端摄像头的位置信息，选取所述监控视频中同一参照车辆经过的两个相邻前端摄像头；

将车辆的平均速度乘以行驶时间得到所述相邻前端摄像头之间的道路检测长度，其中，平均速度为参照车辆经过两个所述相邻前端摄像头的即时速度的平均值，行驶时间为所述参照车辆经过所述相邻前端摄像头之间道路所用的时间；

如果经过所述相邻前端摄像头的多个参照车辆对应的多个检测道路长度的平均值与所述相邻前端摄像头之间道路的测量长度之间的差值大于预定阈值，则判定所述相邻前端摄像头中至少有一个前端摄像头的参数配置出现错误。

6.根据权利要求5所述的交通监控***中的摄像头检测方法，其特征在于，所述获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的监控视频的步骤包括以下子步骤：

获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头在预定时间段内拍摄的监控视频，其中，所述预定时间段为道路的非拥堵时间段。

7.根据权利要求5或6所述的交通监控***中的摄像头检测方法，其特征在于，所述基于存储于视频云存储***中所述前端摄像头的位置信息，选取所述监控视频中同一参照车辆经过的两个相邻前端摄像头的步骤包括以下子步骤：

根据所述位置信息随机选取两个相邻前端摄像头；

随机抽样选取所述相邻前端摄像头中一前端摄像头拍摄的当前视频中向同一方向行驶的车辆的车牌信息；

将提取的车牌信息与另一前端摄像头拍摄的当前视频中的行驶车辆的车牌信息进行匹配，将匹配成功的车牌信息对应的车辆作为参照车辆。

8.一种基于视频云存储***的路况提醒装置，其特征在于，包括：

第一视频获取单元，用于获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频；

位置信息提取单元，用于从所述监控视频中提取所述前端摄像头的位置信息；

路况信息计算单元，用于根据所述位置信息分析属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频，得到该组前端摄像头对应的路段的路况信息，其中，所述路况信息包括所述路段的车辆行驶速度。

9.根据权利要求8所述的基于视频云存储***的路况提醒装置，其特征在于，所述路况信息计算单元子单元：

参照车辆确定子单元，用于将属于同一组的前端摄像头拍摄的监控视频中都具有的车辆作为参照车辆；

即时速度计算子单元，用于计算每个所述参照车辆经过所述组的每个前端摄像头的拍摄范围内的即时速度；

行驶速度计算子单元，用于将所有同一行驶方向的参照车辆的所有所述即时速度的平均值作为该组前端摄像头对应的路段的车辆行驶速度。

10.根据权利要求8或9所述的基于视频云存储***的路况提醒装置，其特征在于，包括以下单元：

位置信息标定单元，用于在所述第一视频获取单元获取所述监控视频前，将所述前端摄像头的位置信息加入该前端摄像头拍摄的当前时刻的监控视频并在视频云存储***中进行存储。

11.一种交通监控***中的摄像头检测装置，其特征在于，包括：

第二视频获取单元，用于获取视频云存储***中存储的多个前端摄像头拍摄的监控视频；

速度计算单元，用于根据各所述前端摄像头的参数配置，分别计算所述监控视频中多辆参照车辆在各所述前端摄像头拍摄范围内的即时速度；

摄像头选取单元，用于基于存储于视频云存储***中所述前端摄像头的位置信息，选取所述监控视频中同一参照车辆经过的两个相邻前端摄像头；

长度计算单元，用于将车辆的平均速度乘以行驶时间得到所述相邻前端摄像头之间的道路检测长度，其中，平均速度为参照车辆经过两个所述相邻前端摄像头的即时速度的平均值，行驶时间为所述参照车辆经过所述相邻前端摄像头之间路程所用的时间；

长度判定单元，用于在经过所述相邻前端摄像头的多个参照车辆对应的多个检测道路长度的平均值与所述相邻前端摄像头之间道路的测量长度之间的差值大于预定阈值时，判定所述相邻前端摄像头中至少有一个前端摄像头的参数配置出现错误。

12.根据权利要求11所述的交通监控***中的摄像头检测装置，其特征在于，所述摄像头选取单元包括以下子单元：

相邻选取子单元，用于根据所述位置信息随机选取两个相邻前端摄像头；

车牌获取子单元，用于随机抽样选取所述相邻前端摄像头中一前端摄像头拍摄的当前视频中向同一方向行驶的车辆的车牌信息；

车牌匹配子单元，用于将提取的车牌信息与另一前端摄像头拍摄的当前视频中的行驶车辆的车牌信息进行匹配，将匹配成功的车牌信息对应的车辆作为参照车辆。