交通事故智能檢測系統的製作方法

2023-10-29 10:26:17

本發明涉及交通事故檢測技術領域，具體地，涉及交通事故智能檢測系統。

背景技術：

隨著經濟的發展，車輛也越來越多，城市交通環境日益惡化，更導致了城市道路交通事故頻發。城市交通事故不但會造成交通擁堵、財產損失，更為嚴重的是會危及市民的生命安全，造成無法挽回的損失。為了增強對城市交通的管理能力，降低城市道路交通事故造成的人民生命財產的損失，各大中心城市都陸續建立起覆蓋全市交通道路的城市交通道路視頻監控網絡，通過監控網絡進行實時的城市交通監控，對發生的交通事故進行及時的處置。城市交通監控網絡的建立在一定程度上減少了交通事故所造成的損失，但是由於各大城市交通監控中心採用的是傳統的人工監測的手段，大大的制約了城市交通監控網絡的發展，由於人工監測的不可控因素，準確率和穩定性無法得到保障，而且也浪費了人力。

因此，提供一種可以智能地對交通事故進行準確而有效地檢測，從而極大地節省人力，還能防止一些交通事故糾紛的交通事故智能檢測系統是本發明亟需解決的問題。

技術實現要素：

針對上述技術問題，本發明的目的是克服現有技術中由於各大城市交通監控中心採用的是傳統的人工監測的手段，大大的制約了城市交通監控網絡的發展，由於人工監測的不可控因素，準確率和穩定性無法得到保障，而且也浪費了人力的問題，從而提供一種可以智能地對交通事故進行準確而有效地檢測，從而極大地節省人力，還能防止一些交通事故糾紛的交通事故智能檢測系統。

為了實現上述目的，本發明提供了一種交通事故智能檢測系統，所述交通事故智能檢測系統包括：依次連接的視頻採集模塊、視頻信號轉換器、目標檢測模塊、信號預處理模塊、主控制模塊和報警模塊；其中，所述視頻採集模塊被配置成對十字路口的道路交通情況進行視頻採集；所述視頻信號轉換器被配置成將所述視頻採集模塊採集的視頻信號模擬信號轉換成數位訊號；所述目標檢測模塊被配置成將待研究的目標從建模背景中檢測和標記出來；所述信號預處理模塊被配置成對數字視頻信號進行處理、跟蹤和檢測；所述主控制模塊被配置成對分析目標信號並且進行事故判斷，所述報警模塊被配置成將報警信號無線傳輸至交警部門。

優選地，所述信號預處理模塊包括：依次連接的目標後續處理模塊、目標跟蹤模塊和目標狀態檢測模塊，所述目標後續處理模塊還與所述目標檢測模塊相耦接，所述目標狀態檢測模塊與所述主控制模塊相耦接；其中，所述目標後續處理模塊被配置成對來自所述目標檢測模塊的數據進行去雜質處理；所述目標跟蹤模塊被配置成對檢測出來的目標的運動特徵和形狀特徵來預測目標下一幀圖像的特性；所述目標狀態檢測模塊被配置成對目標的速度和重心進行檢測。

優選地，所述主控制模塊包括相互連接的數據處理模塊和事故判斷模塊，所述數據處理模塊與所述信號預處理模塊相連，所述事故判斷模塊與所述報警模塊相連；所述數據處理模塊被配置成對目標的圖像信息數據進行分析處理，所述事故判斷模塊被配置成對來自所述數據處理模塊的數據進行事故判斷。

優選地，所述目標檢測模塊使用背景差分算法來對目標進行檢測。

優選地，所述目標後續處理模塊對數據進行去雜質處理的算法使用腐蝕膨脹算法。

優選地，所述目標後續處理模塊對數據進行去雜質處理的算法還包括像素偏移算法。

優選地，所述報警模塊上還連接有存儲模塊和信號收發模塊，所述存儲模塊與所述主控制模塊相連。

根據上述技術方案，本發明提供的交通事故智能檢測系統通過所述視頻採集模塊對道路上的圖像信息進行採集，所述視頻信號轉換器將採集後的視頻信息轉換成數位訊號並輸入至所述目標檢測模塊中進行車輛目標識別，所述信號預處理模塊被配置成對數字視頻信號進行處理、跟蹤和檢測，最後所述主控制模塊則對是否發生交通事故進行判斷，如果判定發生交通事故，則啟動所述報警模塊，從而向交警部門發出報警指示。本發明的交通事故智能檢測系統克服現有技術中由於各大城市交通監控中心採用的是傳統的人工監測的手段，大大的制約了城市交通監控網絡的發展，由於人工監測的不可控因素，準確率和穩定性無法得到保障，而且也浪費了人力的問題。

本發明的其他特徵和優點將在隨後的具體實施方式部分予以詳細說明。

附圖說明

附圖是用來提供對本發明的進一步理解，並且構成說明書的一部分，與下面的具體實施方式一起用於解釋本發明，但並不構成對本發明的限制。在附圖中：

圖1是本發明在一種優選的實施方式下提供的交通事故智能檢測系統的結構示意圖。

具體實施方式

以下結合附圖對本發明的具體實施方式進行詳細說明。應當理解的是，此處所描述的具體實施方式僅用於說明和解釋本發明，並不用於限制本發明。

如圖1所述，本發明提供了一種交通事故智能檢測系統，所述交通事故智能檢測系統包括：依次連接的視頻採集模塊、視頻信號轉換器、目標檢測模塊、信號預處理模塊、主控制模塊和報警模塊；其中，所述視頻採集模塊被配置成對十字路口的道路交通情況進行視頻採集；所述視頻信號轉換器被配置成將所述視頻採集模塊採集的視頻信號模擬信號轉換成數位訊號；所述目標檢測模塊被配置成將待研究的目標從建模背景中檢測和標記出來；所述信號預處理模塊被配置成對數字視頻信號進行處理、跟蹤和檢測；所述主控制模塊被配置成對分析目標信號並且進行事故判斷，所述報警模塊被配置成將報警信號無線傳輸至交警部門。

根據上述技術方案，本發明提供的交通事故智能檢測系統通過所述視頻採集模塊對道路上的圖像信息進行採集，所述視頻信號轉換器將採集後的視頻信息轉換成數位訊號並輸入至所述目標檢測模塊中進行車輛目標識別，所述信號預處理模塊被配置成對數字視頻信號進行處理、跟蹤和檢測，最後所述主控制模塊則對是否發生交通事故進行判斷，如果判定發生交通事故，則啟動所述報警模塊，從而向交警部門發出報警指示。本發明的交通事故智能檢測系統克服現有技術中由於各大城市交通監控中心採用的是傳統的人工監測的手段，大大的制約了城市交通監控網絡的發展，由於人工監測的不可控因素，準確率和穩定性無法得到保障，而且也浪費了人力的問題。

在本發明的一種優選的實施方式中，所述信號預處理模塊包括：依次連接的目標後續處理模塊、目標跟蹤模塊和目標狀態檢測模塊，所述目標後續處理模塊還與所述目標檢測模塊相耦接，所述目標狀態檢測模塊與所述主控制模塊相耦接；其中，所述目標後續處理模塊被配置成對來自所述目標檢測模塊的數據進行去雜質處理；所述目標跟蹤模塊被配置成對檢測出來的目標的運動特徵和形狀特徵來預測目標下一幀圖像的特性；所述目標狀態檢測模塊被配置成對目標的速度和重心進行檢測。

在本發明的一種優選的實施方式中，所述主控制模塊包括相互連接的數據處理模塊和事故判斷模塊，所述數據處理模塊與所述信號預處理模塊相連，所述事故判斷模塊與所述報警模塊相連；所述數據處理模塊被配置成對目標的圖像信息數據進行分析處理，所述事故判斷模塊被配置成對來自所述數據處理模塊的數據進行事故判斷。

本發明中，所述目標檢測模塊使用的算法通常為：背景差分法、幀間差分法和光流法，其中，光流法因為準確性差、計算方法複雜耗時，因此較少使用，而背景差分法檢測準確、計算簡單快捷，因此在本發明的一種優選的實施方式中，所述目標檢測模塊使用背景差分算法來對目標進行檢測。

在本發明中，由於使用背景差分法進行目標檢測時，檢測結果噪音點較多，為了取得良好的目標檢測效果，在本發明的一種優選的實施方式中，所述目標後續處理模塊對數據進行去雜質處理的算法使用腐蝕膨脹算法，其中，腐蝕是為了消除物體邊界點的毛刺和雜點，膨脹是為了充實目標，利用邊界點向外擴張，以彌補腐蝕對目標大小和形狀造成的損失，從而取得良好的目標檢測效果。

在本發明的一種優選的實施方式中，所述目標後續處理模塊對數據進行去雜質處理的算法還包括像素偏移算法。像素偏移是指攝像頭內的電子熱噪音以及外界環境中的微振動等原因引起的像素的灰度值在以本像素為中心的領域內發生偏移現象，而本發明中使用素偏移算法可以有效地將數據中的雜質處理掉。

在本發明的一種優選的實施方式中，所述報警模塊上還連接有存儲模塊和信號收發模塊，所述存儲模塊與所述主控制模塊相連，所述存儲模塊用於對主控制模塊中的信息進行存儲，所述信號收發模塊用於將報警信息發送至交管部門的總伺服器上，從而有效地通知交管部門派遣人員解決問題。

以上結合附圖詳細描述了本發明的優選實施方式，但是，本發明並不限於上述實施方式中的具體細節，在本發明的技術構思範圍內，可以對本發明的技術方案進行多種簡單變型，這些簡單變型均屬於本發明的保護範圍。

另外需要說明的是，在上述具體實施方式中所描述的各個具體技術特徵，在不矛盾的情況下，可以通過任何合適的方式進行組合，為了避免不必要的重複，本發明對各種可能的組合方式不再另行說明。

此外，本發明的各種不同的實施方式之間也可以進行任意組合，只要其不違背本發明的思想，其同樣應當視為本發明所公開的內容。