CN105551257A - 一种异常交通行为监控方法 - Google Patents
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Abstract
一种异常交通行为监控方法,包括:通过数据采集模块采集人流量和车流量的视频信号;数据转换模块对交通视频流进行解码和转码;将视频数据流进一步通过数据压缩模块进行数据压缩;经过压缩的视频数据流传送到中央处理器模块;目标识别模块用于识别交通视频流中的车辆和行人,并传送给处理器;处理器将交通视频流中的车辆和行人的行为与异常行为数据库中的行为数据进行比对,并将比对结果在显示模块进行显示。本发明的优点在于:通过大数据的采集、统计、学习,得出异常交通行为数据库,通过将车道或者人人行道上的交通行为与异常交通行为数据库进行比对,及时的发现异常交通行为,尽早处理,有效提高通行效率。
Description
技术领域
本发明属于交通监控和智能视频分析领域,具体涉及一种异常交通行为监控方法。
背景技术
智能视频分析是指通过实用计算机技术从视频信号中提取有用的信息,并对视频内容进行实时智能分析。其本质是计算机对视频中“有用内容”的提取和理解的过程,这一过程的关键是计算机对视频场景中发生的特定事件或目标的特定行为进行分析、理解、识别并采取某些措施。
随着公共交通安全意识的增加,交通监控***已取得了长足的发展,并得到了广泛的应用。但是目前绝大多数视频监控***还不具备智能分析视频内容的能力,所有的监控视频必须依靠人力处理。然而,依靠人力监测众多的摄像头拍摄的视频具有很大的局限性:一是人的精力有限,不可能随时关注视频信息;二是视频信息量巨大,同一时间显示在电视墙的镜头有限,往往会漏掉一些值得关注的信息;三是视频信息难以得到综合分析,容易造成对事态的错误估计。因此大量的视频事实上只是起到了“事后查询”的作用,没有发挥信息化处理的最大效用。
在交通监控***中通过使用智能视频分析技术,及时的发现异常交通行为,有助于尽早处理,有效提高通行效率。
发明内容
本发明的所要解决的技术问题在于提供一种异常交通行为监控方法,可以及时的发现异常交通行为,有助于尽早处理,有效提高通行效率。
本发明采用以下技术方案解决上述技术问题的:一种异常交通行为监控方法,包括下述步骤:
步骤1:通过数据采集模块采集人流量和车流量的视频信号;
步骤2:数据转换模块对交通视频流进行解码和转码;
步骤3:将视频数据流进一步通过数据压缩模块进行数据压缩;
步骤4:经过压缩的视频数据流传送到中央处理器模块;
步骤5:目标识别模块用于识别交通视频流中的车辆和行人,并传送给处理器;
步骤6:处理器将交通视频流中的车辆和行人的行为与异常行为数据库中的行为数据进行比对,并将比对结果在显示模块进行显示。
具体的,数据转换模块对交通视频流进行解码和转码为AVI格式的交通视频数据流。
具体的,所述异常行为数据库中的异常行为包括车辆越线行为单元、车辆逆行行为单元、车辆违停行为单元、车辆事故行为单元、车辆闯红灯行为单元、人闯红灯行为单元。
具体的,所述数据采集模块采用摄像头。
具体的,所述摄像头分为2组,一组用来监控人流量,另一组用来监测车流量。
具体的,所述监控人流量的摄像头安装在交通信号灯所在的架子上,并且摄像头朝向人行横道的方向。
具体的,所述监控车流量的摄像头安装在位于交通路口的车道上方的安装架上。
具体的,每个车道上方至少有一个摄像头。
本发明的优点在于:通过大数据的采集、统计、学习,得出异常交通行为数据库,通过将车道或者人人行道上的交通行为与异常交通行为数据库进行比对,及时的发现异常交通行为,尽早处理,有效提高通行效率。
附图说明
图1为本发明一种异常交通行为监控方法中使用***的组成框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细的描述。
请参阅图1所示,本发明一种异常交通行为监控方法,包括数据采集模块、数据转换模块、数据压缩模块、数据传输模块、中央处理器模块、显示模块、操作模块、存储模块。
所述数据采集模块、数据转换模块、数据压缩模块、数据传输模块、中央处理器模块依次相连,显示模块、操作模块和存储模块连接到中央处理器模块。所述中央处理器模块包括目标识别模块、异常行为数据库、处理器。
所述数据采集模块通过视频采集卡对交通视频流进行采集、编码,通过数据转换模块对交通视频流进行解码和转码为AVI格式的交通视频数据流。将视频数据流进一步通过数据压缩模块进行数据压缩,经过压缩的视频数据流传送到中央处理器模块,显示模块能够实时显示数据采集模块采集到的视频,以及中央处理器模块的分析结果。通过操作模块可以输入操作指令到中央处理器模块。目标识别模块用于识别交通视频流中的车辆和行人,并传送给处理器,处理器将交通视频流中的车辆和行人的行为与异常行为数据库中的行为数据进行比对。
所述异常行为数据库中的异常行为包括车辆越线行为单元、车辆逆行行为单元、车辆违停行为单元、车辆事故行为单元、车辆闯红灯行为单元、人闯红灯行为单元。该异常行为数据库中的各异常行为是通过大量的行为数据采集,然后筛选、学习得出。
进一步的,所述数据采集模块采用摄像头,摄像头分为2组,一组用来监控人流量,另一组用来监测车流量。所述监控人流量的摄像头安装在交通信号灯所在的架子上,并且摄像头朝向人行横道的方向。所述监控车流量的摄像头安装在位于交通路口的车道上方的安装架上,并且每个车道上方至少有一个摄像头。
本发明一种异常交通行为监控方法包括下述步骤:
步骤1:通过数据采集模块采集人流量和车流量的视频信号;
步骤2:数据转换模块对交通视频流进行解码和转码为AVI格式的交通视频数据流;
步骤3:将视频数据流进一步通过数据压缩模块进行数据压缩;
步骤4:经过压缩的视频数据流传送到中央处理器模块;
步骤5:目标识别模块用于识别交通视频流中的车辆和行人,并传送给处理器;
步骤6:处理器将交通视频流中的车辆和行人的行为与异常行为数据库中的行为数据进行比对,并将比对结果在显示模块进行显示。
以上所述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 (8)
1.一种异常交通行为监控方法,其特征在于:包括下述步骤:
步骤1:通过数据采集模块采集人流量和车流量的视频信号;
步骤2:数据转换模块对交通视频流进行解码和转码;
步骤3:将视频数据流进一步通过数据压缩模块进行数据压缩;
步骤4:经过压缩的视频数据流传送到中央处理器模块;
步骤5:目标识别模块用于识别交通视频流中的车辆和行人,并传送给处理器;
步骤6:处理器将交通视频流中的车辆和行人的行为与异常行为数据库中的行为数据进行比对,并将比对结果在显示模块进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种异常交通行为监控方法,其特征在于:数据转换模块对交通视频流进行解码和转码为AVI格式的交通视频数据流。
3.根据权利要求1所述的一种异常交通行为监控方法,其特征在于:所述异常行为数据库中的异常行为包括车辆越线行为单元、车辆逆行行为单元、车辆违停行为单元、车辆事故行为单元、车辆闯红灯行为单元、人闯红灯行为单元。
4.根据权利要求1所述的一种异常交通行为监控方法,其特征在于:所述数据采集模块采用摄像头。
5.根据权利要求1所述的一种异常交通行为监控方法,其特征在于:所述摄像头分为2组,一组用来监控人流量,另一组用来监测车流量。
6.根据权利要求5所述的一种异常交通行为监控方法,其特征在于:所述监控人流量的摄像头安装在交通信号灯所在的架子上,并且摄像头朝向人行横道的方向。
7.根据权利要求5所述的一种异常交通行为监控方法,其特征在于:所述监控车流量的摄像头安装在位于交通路口的车道上方的安装架上。
8.根据权利要求7所述的一种异常交通行为监控方法,其特征在于:每个车道上方至少有一个摄像头。
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