【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理信息，具體涉及一種車載監控系統的數據處理方法、系統。
技術介紹
1、
2、目前，交通違法行為的監管主要是通過在路段設置違章拍照攝像頭來進行監控，而僅僅是依靠固定點的攝像頭來進行違章拍照和人為監督是無法大面積的覆蓋的。
3、為此，本專利技術提供了一種能夠加大交通監管力度同時也節約成本，且便于維護的車載監控系統去實現交通違章行為的檢測。
技術實現思路
1、為了克服上述技術缺陷，本專利技術提供一種車載監控系統的數據處理方法、系統。
2、為了解決上述問題，本專利技術按以下技術方案予以實現的：
3、第一方面，本專利技術提供了一種車載監控系統的數據處理方法，所述車載監控系統包括多個行車記錄儀和多個邊緣計算終端；一個所述行車記錄儀能夠與多個邊緣計算終端通訊交互；所述邊緣計算終端用于實現所述數據處理方法，所述數據處理方法包括如下步驟：
4、獲取行車記錄儀上傳的待檢測視頻數據；
5、從所述待檢測視頻數據中，識別第一目標對象，生成第一目標對象的檢測框；其中，所述第一目標對象為機動車；
6、采用多目標追蹤算法對第一目標對象進行追蹤；
7、從所述待檢測視頻數據中，提取車道信息；
8、基于所述車道信息，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測。
9、優選地，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測，具體包括機動車實線變道違規檢測步驟：
10、基于第一目標對象的檢測
11、基于第一目標對象的左擬合點和右擬合點，以及所述車道信息，判斷所述第一目標對象是否存在實線變道的違規行為。
12、優選地，所述左擬合點為檢測框的左下角坐標，所述右擬合點為檢測框的右下角坐標；
13、所述左擬合點的計算公式為：
14、所述左擬合點的計算公式為：
15、其中，(cx，cy)表示檢測框的中心點坐標，(w，h)表示檢測框的寬和高，(x1，y1)表示左擬合點的坐標，(x2，y2)表示右擬合點的坐標。
16、優選地，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測，具體包括機動車逆行檢測步驟：
17、識別所述車道信息中的右行車道；
18、識別檢測框位于右行車道中的第一目標對象；
19、識別第一目標對象的車頭，以判斷所述第一目標對象是否存在逆行的違規行為。
20、優選地，所述數據處理方法還包括：
21、當檢測第一目標對象存在違規駕駛行為時；
22、識別第一目標對象的車牌號信息；
23、將所述待檢測視頻數據、違規檢測結果和車牌號信息，發送至目標設備。
24、優選地，所述數據處理方法還包括：
25、識別待檢測視頻數據中的第一目標對象和第二目標對象，分別生成對應的第一目標檢測框和第二目標檢測框；其中，所述第一目標對象為機動車，所述第二目標對象為非機動車；
26、采用多目標追蹤算法分別對第一目標對象和第二目標對象進行追蹤；
27、采用軌跡預測模型分別預測第一目標對象和第二目標對象的軌跡，得到第一預測軌跡和第二預測軌跡；
28、計算多個第一預測軌跡之間、所述第一預測軌跡和第二預測軌跡之間是否存在事故沖突點；
29、當存在事故沖突點時，生成道路事故預警信息；
30、基于道路事故預警信息，指令相應的行車記錄儀拍攝潛在事故視頻數據；
31、將道路事故預警信息、待檢測視頻數據和潛在事故視頻數據，發送至目標設備。
32、第二方面，本專利技術提供了一種車載監控系統的數據處理系統，所述車載監控系統包括多個行車記錄儀和多個邊緣計算終端；一個所述行車記錄儀能夠與多個邊緣計算終端通訊交互；所述數據處理系統設置于所述邊緣計算終端，所述數據處理系統包括：
33、獲取模塊，其用于獲取行車記錄儀上傳的待檢測視頻數據；
34、識別模塊，其用于從所述待檢測視頻數據中，識別第一目標對象，生成第一目標對象的檢測框；其中，所述第一目標對象為機動車；
35、追蹤模塊，其用于采用多目標追蹤算法對第一目標對象進行追蹤；
36、提取模塊，其用于從所述待檢測視頻數據中，提取車道信息；
37、檢測模塊，其用于基于所述車道信息，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測。
38、優選地，所述檢測模塊，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測，具體包括機動車實線變道違規檢測步驟：
39、基于第一目標對象的檢測框，生成左擬合點和右擬合點；所述左擬合點和右擬合點用于表示第一目標對象在視頻數據中的位置；
40、基于第一目標對象的左擬合點和右擬合點，以及所述車道信息，判斷所述第一目標對象是否存在實線變道的違規行為。
41、優選地，所述左擬合點為檢測框的左下角坐標，所述右擬合點為檢測框的右下角坐標；
42、所述左擬合點的計算公式為：
43、所述左擬合點的計算公式為：
44、其中，(cx，cy)表示檢測框的中心點坐標，(w，h)表示檢測框的寬和高，(x1，y1)表示左擬合點的坐標，(x2，y2)表示右擬合點的坐標。
45、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
46、本專利技術提供了一種車載監控系統的數據處理方法，所述車載監控系統包括多個行車記錄儀和多個邊緣計算終端；一個所述行車記錄儀能夠與多個邊緣計算終端通訊交互；所述邊緣計算終端用于實現所述數據處理方法。所述數據處理方法包括如下步驟：獲取行車記錄儀上傳的待檢測視頻數據；從所述待檢測視頻數據中，識別第一目標對象，生成第一目標對象的檢測框；其中，所述第一目標對象為機動車；采用多目標追蹤算法對第一目標對象進行追蹤；從所述待檢測視頻數據中，提取車道信息；基于所述車道信息，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測。
47、本專利技術的車載監控系統，行車記錄儀作為重要組成部分，負責捕獲車輛行駛過程中的視頻數據，而這些視頻數據隨后被上傳至邊緣計算終端進行進一步的處理。本專利技術實現了一個面向行車記錄儀視頻的汽車違章檢測系統。
48、本專利技術通過在車輛上安裝行車記錄儀以抓拍車輛的違法行駛信息，解決傳統的違章抓拍系統地點固定，只能對設置有違章抓拍系統固定地點的車輛違章行駛信息進行抓拍的局限性。且本專利技術克服了傳統監控模式中所存在的破壞公路埋線圈、抗干擾性弱等問題，降低了監控系統的成本，并且提高了監控效率。本專利技術不僅提高了違章檢測的靈活性和準確性，還降低了監控成本，提高了道路安全，具有重要的實際應用價值。
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1.一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于，所述車載監控系統包括多個行車記錄儀和多個邊緣計算終端；一個所述行車記錄儀能夠與多個邊緣計算終端通訊交互；所述邊緣計算終端用于實現所述數據處理方法，所述數據處理方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測，具體包括機動車實線變道違規檢測步驟：
3.根據權利要求2所述的一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于：
4.根據權利要求1所述的一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測，具體包括機動車逆行檢測步驟：
5.根據權利要求1所述的一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于，所述數據處理方法還包括：
6.根據權利要求1所述的一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于，所述數據處理方法還包括：
7.一種車載監控系統的數據處理系統，其特征在于，所述車載監控系統包括多個行車記錄儀和多個邊緣計算終端；一個所述行車記錄儀能夠與多個邊緣計算終端通訊交互；所述數
8.根據權利要求7所述的一種車載監控系統的數據處理系統，其特征在于，所述檢測模塊，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測，具體包括機動車實線變道違規檢測步驟：
9.根據權利要求8所述的一種車載監控系統的數據處理系統，其特征在于：
...【技術特征摘要】
1.一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于，所述車載監控系統包括多個行車記錄儀和多個邊緣計算終端；一個所述行車記錄儀能夠與多個邊緣計算終端通訊交互；所述邊緣計算終端用于實現所述數據處理方法，所述數據處理方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測，具體包括機動車實線變道違規檢測步驟：
3.根據權利要求2所述的一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于：
4.根據權利要求1所述的一種車載監控系統的數據處理方法，其特征在于，對第一目標對象進行違規駕駛行為的檢測，具體包括機動車逆行檢測步驟：
5.根據權利要求1所述的一種...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳達相，
申請(專利權)人：廣州市易視達電子科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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