CN106327863A - 一种车辆拥堵检测预警方法、装置及*** - Google Patents
一种车辆拥堵检测预警方法、装置及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN106327863A CN106327863A CN201510390390.2A CN201510390390A CN106327863A CN 106327863 A CN106327863 A CN 106327863A CN 201510390390 A CN201510390390 A CN 201510390390A CN 106327863 A CN106327863 A CN 106327863A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- congestion
- information
- region
- detection region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种车辆拥堵检测预警方法、装置及***，其中，所述车辆拥堵检测预警方法包括：获取路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息；根据对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，判断对应车道的拥堵检测区域内的车辆行驶状态，输出判断结果；将判断结果进行综合分析处理后的拥堵预警信息发送给路口各个方向的显示屏。本发明通过综合分析拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，使得车辆行驶状态判断的更加准确，且通过将拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏，使得拥堵路口各个方向可以充分了解拥堵状态，从而降低拥堵时间。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，特别涉及一种车辆拥堵检测预警方法、装置及***。
背景技术
随着城市汽车保有量越来越高，道路拥堵情况越来越严重。在交叉路口，一个方向拥堵严重时，如果放任车辆继续驶入路口并滞留，将影响其他方向车流也被堵死。根据国家《道路交通安全法实施条例》第五十三条规定：机动车遇有前方交叉路***通阻塞时，应当依次停在路口以外等候，不得进入路口。也即，在道路拥堵状态下，闯绿灯行为是明确的违章行为。但实际情况下，由于各司机对前方道路拥堵情况没有统一的认知，所以难以实现拥堵状态下，闯绿灯行为的处罚，从而使得此种违章行为基本上是禁而不止。更为严重的是，如果纵向车道发生拥堵，而横向左转车道上的车辆继续驶入路口并滞留，则可能造成纵横两个方向的拥堵情况。
例如：现有技术中提出了一种单个相机的基于视频分析的拥堵检测方法，拥堵发生后亮起本方向的警示牌。警示牌亮起后，对依然驶入路口的机动车进行绿灯跟进违章抓拍。此方案判断拥堵是根据入口车流量与出口车流量之差大于一定阈值。对于路口拥堵来说，入口即停止线附近驶入路口车辆，而出口位于远处斑马线附近。一次正常绿灯开始时，出口处是没有车辆的，入口车流量持续增高，什么时候开始用此条件来检测拥堵，方案里并未给出，比较含糊。另外到远处斑马线附近，车辆相互之间遮挡严重，基于单个车辆的轨迹跟踪往往容易失效，在出口统计流量很难统计准确。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明的技术方案是这样实现的：
一方面，本发明提供了一种车辆拥堵检测预警方法，包括：
获取路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息；
根据所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，判断所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆行驶状态，输出判断结果；
将所述判断结果进行综合分析处理后的拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏。
优选地，该方法还包括：
预设所述拥堵检测区域内的车辆部件数量阈值N1和阈值N2，以及所述拥堵检测区域内的所有车辆部件的平均速度阈值V1和阈值V2；
预设所述拥堵预警区域内的车辆数量阈值T1和阈值T2。
优选地，所述获取路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息步骤，具体包括：
实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵预警区域内的视频图像；
实时对所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆进行检测以及跟踪；
获取所述路口当前方向智能相机的三维标定信息；
根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆的数量及速度；
实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆视频图像；
实时对所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件进行检测以及跟踪；
根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量及速度。
优选地，所述根据所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，判断所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆行驶状态，输出判断结果步骤，具体包括：
所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N1，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V1，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵；
所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N2，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V2，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行。
优选地，所述将所述判断结果进行综合分析处理后的拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏的步骤，具体包括：
当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏。
优选地，所述拥堵预警信息包括：发生拥堵的道路名称，需要在路口以外依次等候的车辆信息。
优选地，该方法，还包括：
当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送启动抓拍违法闯入拥堵预警区域内的车辆信息的指令，以便违章抓拍***及时进行违章取证。
另一方面，本发明还提供了一种车辆拥堵检测预警装置，包括：
信息获取单元，用于获取路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息；
判断单元，用于根据所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，判断所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆行驶状态，输出判断结果；
信息处理单元，用于将所述判断结果进行综合分析处理后的拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏。
优选地，该装置还包括：
阈值单元，用于预设所述拥堵检测区域内的车辆部件数量阈值N1和阈值N2，以及所述拥堵检测区域内的所有车辆部件的平均速度阈值V1和阈值V2；以及预设所述拥堵预警区域内的车辆数量阈值T1和阈值T2。
优选地，所述信息获取单元，具体包括：
信息获取子单元，用于实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵预警区域内的视频图像；获取所述路口当前方向智能相机的三维标定信息；实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆视频图像；
信息处理子单元，用于实时对所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆进行检测以及跟踪；以及，实时对所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件进行检测以及跟踪；
信息确定子单元，用于根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆的数量及速度；以及，根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量及速度。
优选地，所述判断单元，具体用于所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N1，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V1，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵；
所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N2，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V2，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行。
优选地，所述信息处理单元，具体用于当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏；
所述拥堵预警信息包括：发生拥堵的道路名称，需要在路口以外依次等候的车辆信息。
优选地，该装置，还包括：
信息发送单元，用于当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送启动抓拍违法闯入拥堵预警区域内的车辆信息的指令，以便违章抓拍***及时进行违章取证。
再一方面，本发明还提供了一种车辆拥堵检测预警***，包括：如上任一一项所述车辆拥堵检测预警装置。
本发明的技术方案通过综合分析拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，使得车辆行驶状态判断的更加准确，且通过将拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏，使得拥堵路口各个方向可以充分了解拥堵状态，从而降低拥堵时间。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种车辆拥堵检测预警方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种车辆拥堵检测预警方法流程图；
图3为本发明实施例提供的一种车辆拥堵检测预警装置结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种车辆拥堵检测预警***结构示意图；
图5为本发明实施例提供的视频监测区域及其内部拥堵检测区域和拥堵预警区域示意图；
501 待检测方向智能相机的视频监测区域；502 拥堵检测区域；
503 斑马线；504 右转车预警检测区域；505 左转车预警检测区域；
506 直行车预警检测区域。
具体实施方式
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实施方式作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明实施例提供的一种车辆拥堵检测预警方法流程图；该方法包括：
101：获取路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息；
102：根据所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，判断所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆行驶状态，输出判断结果；
103：将所述判断结果进行综合分析处理后的拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏。
例如：设本发明实施例中在十字在路口的四个方向均布置有智能相机，在四个方向的红绿灯附近均布置有显示屏，用于显示拥堵预警信息。每个智能相机均进行视频图像的采集，分析拥堵检测区域内是否可能出现拥堵，如果将出现拥堵，则通知发送拥堵预警信息给显示屏，并发送各个方向的智能相机发送启动抓拍违法闯入拥堵预警区域内的车辆信息的指令，以便违章抓拍***及时进行违章取证。其具体车辆拥堵检测预警方法如图2所示，具体步骤如下：
201：预设所述拥堵检测区域内的车辆部件数量阈值N1和阈值N2，以及所述拥堵检测区域内的所有车辆部件的平均速度阈值V1和阈值V2；预设所述拥堵预警区域内的车辆数量阈值T1和阈值T2。
202：实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵预警区域内的视频图像；
203:实时对所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆进行检测以及跟踪；
204:获取所述路口当前方向智能相机的三维标定信息；
205:根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆的数量及速度；
206:实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆视频图像；
207:实时对所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件进行检测以及跟踪；
208:根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量及速度。
209:所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N1，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V1，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵；
210:所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N2，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V2，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行。
211:当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏。
需要说明的是，所述拥堵预警信息包括：发生拥堵的道路名称，需要在路口以外依次等候的车辆信息。
还需要说明的是，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送启动抓拍违法闯入拥堵预警区域内的车辆信息的指令，以便违章抓拍***及时进行违章取证。
还需要说明的是，所述拥堵检测区域是指待检测车道斑马线至该车道对应智能相机检测的最远边缘，具体参见图5；
所述拥堵预警区域内包括：待检测车道直行车道检测区，左转斜向车道检测区和右转斜向车道检测区，具体参见图5。所述左转斜向车道检测区是指待检测车道的左侧横向车道中左转区域，所述右转斜向车道检测区是指待检测车道的右侧横向车道中右转区域。
还需要说明的是，以上所述车辆部件的跟踪和车辆跟踪都是在智能相机的视频监测范围内，出来视频监测范围，即结束跟踪。
还需要说明的是，所述车辆部件包括车尾梯形车窗、包含车灯车牌的尾部、车窗左上角以及车窗右上角。
还需要说明的是，所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态分为正常、缓行、拥堵三种状态。对外输出的拥堵状态为每帧状态的一个长时间过滤结果，也即，当检测区连续处于某种状态后，对外拥堵状态才发生变化。该时间可以根据实际情况进行设置长短。
还需要说明的是，所述拥堵预警信息包括：发生拥堵的道路名称，需要在路口以外依次等候的车辆信息。例如：当前车道的显示屏提示该车道直行车辆需要在路口以外等候，当前车道的左侧横向车道显示屏提示左转车辆需要在路口以外等候，当前车道右侧横向车道的右转车辆需要在路口以外等候。并同时发送启动抓拍违法闯入拥堵预警区域内的车辆信息的指令，向左侧横向车道上方的智能相机，右侧横向车道上方的智能相机，经过预设时间后，即可开始抓拍违章车辆，而自身也开始抓拍直行车的违章行为。
还需要说明的是，当显示屏为拥堵状态时，只有当所述拥堵检测区对外状态变为正常状态时才解除拥堵预警状态。这是因为拥堵情况下，车辆间互相遮挡、穿插，行人非机动车也时常胡乱穿插，此时很难对路口里的所有车辆进行准确跟踪以及再次检测，因此预警区的车辆个数也不再可信，但此时远处斑马线以上的范围内(即本发明中所述拥堵检测区域)相对比较稳定，跟踪较为容易，在此区域内做车辆部件的检测，对车辆的相互遮挡也有较强的抵抗性。
本发明技术方案充分考虑路口拥堵的特殊性，进行拥堵检测时以预警为目的，对可能发生的拥堵及时检测、拥堵预警信息及时发布，防患于未然。在检测拥堵、发布拥堵预警信息以及抓拍违章行为时均不仅考虑本向车道，还同时考虑横向车道，提高了路口拥堵检测的准确性，并掐灭了更加严重的左转斜向车堵路的因素。
基于以上实施例，如图3所示，为本发明实施例提供的一种车辆拥堵检测预警装置结构示意图；该装置包括：
信息获取单元301，用于获取路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息；
判断单元302，用于根据所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，判断所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆行驶状态，输出判断结果；
信息处理单元303，用于将所述判断结果进行综合分析处理后的拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏。
需要说明的是，该装置还包括：
阈值单元，用于预设所述拥堵检测区域内的车辆部件数量阈值N1和阈值N2，以及所述拥堵检测区域内的所有车辆部件的平均速度阈值V1和阈值V2；以及预设所述拥堵预警区域内的车辆数量阈值T1和阈值T2。
还需要说明的是，所述信息获取单元，具体包括：
信息获取子单元，用于实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵预警区域内的视频图像；获取所述路口当前方向智能相机的三维标定信息；实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆视频图像；
信息处理子单元，用于实时对所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆进行检测以及跟踪；以及，实时对所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件进行检测以及跟踪；
信息确定子单元，用于根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆的数量及速度；以及，根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量及速度。
还需要说明的是，所述判断单元，具体用于所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N1，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V1，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵；
所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N2，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V2，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行。
还需要说明的是，所述信息处理单元，具体用于当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏；
所述拥堵预警信息包括：发生拥堵的道路名称，需要在路口以外依次等候的车辆信息。
还需要说明的是，该装置，还包括：
信息发送单元，用于当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送启动抓拍违法闯入拥堵预警区域内的车辆信息的指令，以便违章抓拍***及时进行违章取证。
如图4所示，为本发明实施例提供的一种车辆拥堵检测预警***结构示意图；该***包括：如上任一所述车辆拥堵检测预警装置。
本发明的技术方案通过综合分析拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，使得车辆行驶状态判断的更加准确，且通过将拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏，使得拥堵路口各个方向可以充分了解拥堵状态，从而降低拥堵时间。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (14)
1.一种车辆拥堵检测预警方法，其特征在于，包括：
获取路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息；
根据所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，判断所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆行驶状态，输出判断结果；
将所述判断结果进行综合分析处理后的拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏。
2.根据权利要求1所述的车辆拥堵检测预警方法，其特征在于，该方法还包括：
预设所述拥堵检测区域内的车辆部件数量阈值N1和阈值N2，以及所述拥堵检测区域内的所有车辆部件的平均速度阈值V1和阈值V2；
预设所述拥堵预警区域内的车辆数量阈值T1和阈值T2。
3.根据权利要求2所述的车辆拥堵检测预警方法，其特征在于，所述获取路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息步骤，具体包括：
实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵预警区域内的视频图像；
实时对所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆进行检测以及跟踪；
获取所述路口当前方向智能相机的三维标定信息；
根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆的数量及速度；
实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆视频图像；
实时对所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件进行检测以及跟踪；
根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量及速度。
4.根据权利要求3所述的车辆拥堵检测预警方法，其特征在于，所述根据所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，判断所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆行驶状态，输出判断结果步骤，具体包括：
所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N1，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V1，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵；
所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N2，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V2，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行。
5.根据权利要求4所述的车辆拥堵检测预警方法，其特征在于，所述将所述判断结果进行综合分析处理后的拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏的步骤，具体包括：
当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏。
6.根据权利要求5所述的车辆拥堵检测预警方法，其特征在于，所述拥堵预警信息包括：发生拥堵的道路名称，需要在路口以外依次等候的车辆信息。
7.根据权利要求5或6所述的车辆拥堵检测预警方法，其特征在于，该方法，还包括：
当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送启动抓拍违法闯入拥堵预警区域内的车辆信息的指令，以便违章抓拍***及时进行违章取证。
8.一种车辆拥堵检测预警装置，其特征在于，包括：
信息获取单元，用于获取路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息；
判断单元，用于根据所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆部件信息以及拥堵预警区域内的车辆信息，判断所述对应车道的拥堵检测区域内的车辆行驶状态，输出判断结果；
信息处理单元，用于将所述判断结果进行综合分析处理后的拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏。
9.根据权利要求8所述的车辆拥堵检测预警装置，其特征在于，该装置还包括：
阈值单元，用于预设所述拥堵检测区域内的车辆部件数量阈值N1和阈值N2，以及所述拥堵检测区域内的所有车辆部件的平均速度阈值V1和阈值V2；以及预设所述拥堵预警区域内的车辆数量阈值T1和阈值T2。
10.根据权利要求9所述的车辆拥堵检测预警装置，其特征在于，所述信息获取单元，具体包括：
信息获取子单元，用于实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵预警区域内的视频图像；获取所述路口当前方向智能相机的三维标定信息；实时获取所述路口各个方向智能相机对应车道的拥堵检测区域内的车辆视频图像；
信息处理子单元，用于实时对所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆进行检测以及跟踪；以及，实时对所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件进行检测以及跟踪；
信息确定子单元，用于根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵预警区域内的视频图像中车辆的数量及速度；以及，根据所述路口当前方向智能相机的三维标定信息，实时获取所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量及速度。
11.根据权利要求10所述的车辆拥堵检测预警装置，其特征在于，所述判断单元，具体用于所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N1，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V1，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵；
所述拥堵检测区域内的视频图像中车辆部件的数量超过所述阈值N2，且所述拥堵检测区域内的视频图像中所有车辆部件的平均速度低于所述阈值V2，则输出所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行。
12.根据权利要求11所述的车辆拥堵检测预警装置，其特征在于，所述信息处理单元，具体用于当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送拥堵预警信息发送给所述路口各个方向的显示屏；
所述拥堵预警信息包括：发生拥堵的道路名称，需要在路口以外依次等候的车辆信息。
13.根据权利要12所述的车辆拥堵检测预警装置，其特征在于，该装置，还包括：
信息发送单元，用于当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为缓行且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T1，
或者，当所述拥堵检测区域内的车辆行驶状态为拥堵且所述拥堵预警区域内的车辆数量大于所述阈值T2，发送启动抓拍违法闯入拥堵预警区域内的车辆信息的指令，以便违章抓拍***及时进行违章取证。
14.一种车辆拥堵检测预警***，其特征在于，包括：如权利要求8至13中任意一项所述车辆拥堵检测预警装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510390390.2A CN106327863B (zh) | 2015-07-06 | 2015-07-06 | 一种车辆拥堵检测预警方法、装置及*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510390390.2A CN106327863B (zh) | 2015-07-06 | 2015-07-06 | 一种车辆拥堵检测预警方法、装置及*** |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106327863A true CN106327863A (zh) | 2017-01-11 |
| CN106327863B CN106327863B (zh) | 2019-01-15 |
Family
ID=57727498
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510390390.2A Active CN106327863B (zh) | 2015-07-06 | 2015-07-06 | 一种车辆拥堵检测预警方法、装置及*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106327863B (zh) |
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106846797A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-06-13 | 浙江宇视科技有限公司 | 车辆违章检测方法及装置 |
| CN106887140A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-23 | 长安大学 | 一种基于vanet的道路交通拥堵检测方法 |
| CN107622661A (zh) * | 2017-09-23 | 2018-01-23 | 南京律智诚专利技术开发有限公司 | 一种城市道路路口红灯滞留监控*** |
| WO2018149307A1 (zh) * | 2017-02-15 | 2018-08-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 交通路况分析方法、装置及电子设备 |
| CN108734960A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-02 | 深圳市华慧品牌管理有限公司 | 道路堵塞预测方法及其装置 |
| CN108806256A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-11-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 交通拥堵的检测方法、装置及检测设备 |
| CN108847024A (zh) * | 2018-08-23 | 2018-11-20 | 河南中裕广恒科技股份有限公司 | 基于视频的交通拥堵识别方法及*** |
| CN108961803A (zh) * | 2017-05-18 | 2018-12-07 | 中兴通讯股份有限公司 | 车辆驾驶辅助方法、装置、***及终端设备 |
| CN109615864A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-12 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 基于视频结构化的车辆拥堵分析方法、***、终端及存储介质 |
| CN109784260A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-05-21 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 一种基于视频结构化的区域流量实时统计方法与*** |
| CN110021171A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-16 | 临沂大学 | 高速公路路况定位方法、装置及*** |
| CN110175533A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-08-27 | 平安科技（深圳）有限公司 | 高架桥交通状况实时监测方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110853348A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-02-28 | 北京文安智能技术股份有限公司 | 一种太阳能相机的控制方法、装置及*** |
| CN110920624A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-03-27 | 广东飞达交通工程有限公司 | 一种基于车辆组网的道路拥堵实时预测方法、设备和*** |
| CN110992693A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-04-10 | 浙江工业大学 | 一种基于深度学习的交通拥堵程度多维度分析方法 |
| CN111325178A (zh) * | 2020-03-05 | 2020-06-23 | 上海眼控科技股份有限公司 | 警示物检测结果获取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111833593A (zh) * | 2019-04-18 | 2020-10-27 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 控制车辆的方法和装置，及由车辆执行的控制方法和车辆 |
| CN111967451A (zh) * | 2020-10-21 | 2020-11-20 | 蘑菇车联信息科技有限公司 | 一种道路拥堵检测方法及装置 |
| CN112669631A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-16 | 重庆电子工程职业学院 | 一种智能交通监控及报警*** |
| CN113269042A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-08-17 | 安徽银徽科技有限公司 | 基于行驶车辆违章识别的智能交通管理方法及*** |
| CN113643534A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-11-12 | 北京万集科技股份有限公司 | 交通管控的方法及设备 |
| CN113781800A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-12-10 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种道路拥堵时选择最快行驶路线的方法及装置 |
| CN115273513A (zh) * | 2022-07-23 | 2022-11-01 | 宁波市杭州湾大桥发展有限公司 | 一种高速公路预警信息表示方法及*** |
| CN115547030A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-12-30 | 北京万集科技股份有限公司 | 交通状态的预警方法和***、存储介质及电子装置 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110160987A1 (en) * | 2009-12-28 | 2011-06-30 | Nec (China) Co., Ltd. | Method and apparatus for processing traffic information based on intersections and sections |
| WO2012035499A2 (en) * | 2010-09-14 | 2012-03-22 | Le Gemme S.P.A. | A system for detecting and signalling a particular conditions in a carriageway, in particular a danger condition |
| CN102521983A (zh) * | 2011-12-23 | 2012-06-27 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种基于高清视频技术的车辆违章检测***及方法 |
| US20130173153A1 (en) * | 2010-08-06 | 2013-07-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Segment defining method, travel time calculation device, and driving support device |
| CN103258429A (zh) * | 2013-04-26 | 2013-08-21 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 路口拥堵时机动车强行驶入的视频检测方法 |
| WO2014080969A1 (ja) * | 2012-11-22 | 2014-05-30 | 三菱重工業株式会社 | 交通情報処理システム、検出装置、サーバ装置、交通情報処理方法、及びプログラム |
| EP2858057A1 (en) * | 2013-10-03 | 2015-04-08 | Kapsch TrafficCom AB | System for traffic behaviour surveillance |
| CN104575000A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-04-29 | 大连航天金穗科技有限公司 | 记录机动车跟进阻塞路口的违法行为的***和方法 |
| CN104637301A (zh) * | 2015-03-03 | 2015-05-20 | 无锡物联网产业研究院 | 一种交通信息采集装置及方法 |
-
2015
- 2015-07-06 CN CN201510390390.2A patent/CN106327863B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110160987A1 (en) * | 2009-12-28 | 2011-06-30 | Nec (China) Co., Ltd. | Method and apparatus for processing traffic information based on intersections and sections |
| US20130173153A1 (en) * | 2010-08-06 | 2013-07-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Segment defining method, travel time calculation device, and driving support device |
| WO2012035499A2 (en) * | 2010-09-14 | 2012-03-22 | Le Gemme S.P.A. | A system for detecting and signalling a particular conditions in a carriageway, in particular a danger condition |
| CN102521983A (zh) * | 2011-12-23 | 2012-06-27 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种基于高清视频技术的车辆违章检测***及方法 |
| WO2014080969A1 (ja) * | 2012-11-22 | 2014-05-30 | 三菱重工業株式会社 | 交通情報処理システム、検出装置、サーバ装置、交通情報処理方法、及びプログラム |
| CN103258429A (zh) * | 2013-04-26 | 2013-08-21 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 路口拥堵时机动车强行驶入的视频检测方法 |
| EP2858057A1 (en) * | 2013-10-03 | 2015-04-08 | Kapsch TrafficCom AB | System for traffic behaviour surveillance |
| CN104575000A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-04-29 | 大连航天金穗科技有限公司 | 记录机动车跟进阻塞路口的违法行为的***和方法 |
| CN104637301A (zh) * | 2015-03-03 | 2015-05-20 | 无锡物联网产业研究院 | 一种交通信息采集装置及方法 |
Cited By (31)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106846797A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-06-13 | 浙江宇视科技有限公司 | 车辆违章检测方法及装置 |
| US12014629B2 (en) | 2017-02-15 | 2024-06-18 | Alibaba Group Holding Limited | Road traffic analysis methods and apparatuses |
| WO2018149307A1 (zh) * | 2017-02-15 | 2018-08-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 交通路况分析方法、装置及电子设备 |
| US11380195B2 (en) | 2017-02-15 | 2022-07-05 | Alibaba Group Holding Limited | Road traffic analysis methods and apparatuses |
| CN106887140A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-23 | 长安大学 | 一种基于vanet的道路交通拥堵检测方法 |
| CN108961803A (zh) * | 2017-05-18 | 2018-12-07 | 中兴通讯股份有限公司 | 车辆驾驶辅助方法、装置、***及终端设备 |
| CN107622661A (zh) * | 2017-09-23 | 2018-01-23 | 南京律智诚专利技术开发有限公司 | 一种城市道路路口红灯滞留监控*** |
| CN108734960A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-02 | 深圳市华慧品牌管理有限公司 | 道路堵塞预测方法及其装置 |
| CN108806256A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-11-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 交通拥堵的检测方法、装置及检测设备 |
| CN108847024A (zh) * | 2018-08-23 | 2018-11-20 | 河南中裕广恒科技股份有限公司 | 基于视频的交通拥堵识别方法及*** |
| CN109615864A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-12 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 基于视频结构化的车辆拥堵分析方法、***、终端及存储介质 |
| CN109784260A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-05-21 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 一种基于视频结构化的区域流量实时统计方法与*** |
| CN111833593B (zh) * | 2019-04-18 | 2022-12-27 | 北京京东乾石科技有限公司 | 控制车辆的方法和装置，及由车辆执行的控制方法和车辆 |
| CN111833593A (zh) * | 2019-04-18 | 2020-10-27 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 控制车辆的方法和装置，及由车辆执行的控制方法和车辆 |
| CN110021171A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-16 | 临沂大学 | 高速公路路况定位方法、装置及*** |
| CN110175533A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-08-27 | 平安科技（深圳）有限公司 | 高架桥交通状况实时监测方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110853348A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-02-28 | 北京文安智能技术股份有限公司 | 一种太阳能相机的控制方法、装置及*** |
| CN110992693A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-04-10 | 浙江工业大学 | 一种基于深度学习的交通拥堵程度多维度分析方法 |
| CN110992693B (zh) * | 2019-12-04 | 2021-08-24 | 浙江工业大学 | 一种基于深度学习的交通拥堵程度多维度分析方法 |
| CN110920624A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-03-27 | 广东飞达交通工程有限公司 | 一种基于车辆组网的道路拥堵实时预测方法、设备和*** |
| CN111325178A (zh) * | 2020-03-05 | 2020-06-23 | 上海眼控科技股份有限公司 | 警示物检测结果获取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111967451A (zh) * | 2020-10-21 | 2020-11-20 | 蘑菇车联信息科技有限公司 | 一种道路拥堵检测方法及装置 |
| CN111967451B (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-22 | 蘑菇车联信息科技有限公司 | 一种道路拥堵检测方法及装置 |
| CN112669631A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-16 | 重庆电子工程职业学院 | 一种智能交通监控及报警*** |
| CN113269042A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-08-17 | 安徽银徽科技有限公司 | 基于行驶车辆违章识别的智能交通管理方法及*** |
| CN113269042B (zh) * | 2021-04-25 | 2024-03-29 | 安徽银徽科技有限公司 | 基于行驶车辆违章识别的智能交通管理方法及*** |
| CN113643534A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-11-12 | 北京万集科技股份有限公司 | 交通管控的方法及设备 |
| CN113781800A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-12-10 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种道路拥堵时选择最快行驶路线的方法及装置 |
| CN115273513A (zh) * | 2022-07-23 | 2022-11-01 | 宁波市杭州湾大桥发展有限公司 | 一种高速公路预警信息表示方法及*** |
| CN115273513B (zh) * | 2022-07-23 | 2023-06-13 | 宁波市杭州湾大桥发展有限公司 | 一种高速公路预警信息表示方法及*** |
| CN115547030A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-12-30 | 北京万集科技股份有限公司 | 交通状态的预警方法和***、存储介质及电子装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106327863B (zh) | 2019-01-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106327863A (zh) | 一种车辆拥堵检测预警方法、装置及*** | |
| CN102332209B (zh) | 一种汽车违章视频监测方法 | |
| KR101671428B1 (ko) | 지능형 교차로 위법 차량 감시 시스템 | |
| CN101799985B (zh) | 一种公路隧道交通识别方法 | |
| CN104575000B (zh) | 记录机动车跟进阻塞路口的违法行为的***和方法 | |
| CN103258429B (zh) | 路口拥堵时机动车强行驶入的视频检测方法 | |
| CN104574980B (zh) | 记录路口转弯机动车不停车避让行人违法行为***和方法 | |
| CN206610437U (zh) | 道路路口电子监控*** | |
| CA2925843C (en) | System for traffic behaviour surveillance | |
| CN102785661A (zh) | 车道偏离控制***及方法 | |
| CN104537841A (zh) | 无牌车辆违章检测方法及其检测*** | |
| CN103065470A (zh) | 基于单目多检测面的机器视觉的车辆闯红灯行为检测装置 | |
| KR101034486B1 (ko) | 교차로 교통법규 위반 단속 시스템 및 방법 | |
| CN104157143B (zh) | 违章停车检测***及其检测方法 | |
| CN103886755B (zh) | 具有闯红灯拍照功能的路口异常停车快速报警***及方法 | |
| CN107123270A (zh) | 一种针对渣土车的工地智能管控*** | |
| CN209388480U (zh) | 高速公路隧道安全运营监测*** | |
| CN104575043A (zh) | 一种机动车行经人行横道时的自动提示***和方法 | |
| CN104574995A (zh) | 记录路口右转机动车闯红灯及不避让行人行为的***和方法 | |
| CN104036640A (zh) | 一种全景图像采集装置、全景图像采集方法 | |
| CN104575047A (zh) | 提示并防止机动车绿灯跟进阻塞路口及闯红灯的***和方法 | |
| CN104574979A (zh) | 机动车行经人行横道不依法让行行为的拍照***及方法 | |
| CN109544936A (zh) | 基于雷达摄像机的机动车斑马线不礼让行人预警抓拍*** | |
| CN103077608A (zh) | 一种取证驾驶员是否故意闯黄灯的方法 | |
| CN117612364A (zh) | 一种机动车的违章检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP02 | Change in the address of a patent holder | ||
| CP02 | Change in the address of a patent holder |
Address after: Unit 801, Unit 5, No. 2 Building, 9 Yuan, Fenghao East Road, Haidian District, Beijing 100094 Patentee after: Wen'an Beijing intelligent technology Limited by Share Ltd Address before: 100085 4th Floor, No. 1 Courtyard, Shangdi East Road, Haidian District, Beijing Patentee before: Wen'an Beijing intelligent technology Limited by Share Ltd |