车辆越线行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及智能交通视频监控技术领域，特别是涉及一种车辆越线行为检测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.道路中有很多规则线是禁止车辆越线行驶的，例如导流线，导流线区域通常设置在高速公路，国省干线公路的进出口部分，用于规范车辆按规定的路线行驶，地面上通常绘制了白色的v型区域提醒驾驶员需要注意安全，提高警惕。根据相关法律规定，导流线是属于禁止线的一种，车辆不得压导流线或越导流线行驶，也不得随意在导流线区域掉头或停放，违反该规定的驾驶员会被处以相应的罚款和扣分。除了导流线，还有单实线、双实线、网状线等都属于车辆不能越线行驶的规则线。
3.现有技术中，根据图像中的车辆的检测框与规则线区域的重合部分面积占规则线区域的比例来检测车辆是否存在车辆越线行为。
4.然而，由于图像采集设备拍摄角度的原因，在车辆的检测框中靠近规则线区域的边角处，存在一个大小不定的三角形区域(拍摄角度越偏，该三角形区域越大)，虽然当前车辆没有任何部件处于该三角形区域内，但这个三角形区域会被当作车辆的一部分，整个检测框与规则线区域的关系会作为是否存在车辆越线行的依据，导致出现误差的概率较大，因此上述车辆越线行为检测方法存在准确率低的问题。针对相关技术中，存在的车辆越线行为检测准确率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种车辆越线行为检测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，以解决相关技术中存在的车辆越线行为检测准确率低的问题。
6.第一个方面，本技术实施例了一种车辆越线行为检测方法，用于对道路中的车辆进行跨越规则线行为的检测，所述方法包括以下步骤：
7.获取图像采集设备采集的待检测图像；其中，所述图像采集设备的视野范围覆盖所述规则线区域；
8.根据所述待检测图像判断所述待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据所述目标车辆的行进方向确定所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴；
9.对所述待检测图像进行分析，获取所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点；
10.根据所述地面投影点与所述规则线区域的位置关系，判断所述目标车辆是否存在车辆越线行为。
11.在其中一些实施例中，所述根据所述地面投影点与所述规则线区域的位置关系，判断所述目标车辆是否存在车辆越线行为，包括以下步骤：
12.根据所述地面投影点的连线与所述规则线区域的位置关系，判断所述目标车辆是否存在车辆越线行为。
13.在其中一些实施例中，所述方法还包括：
14.若所述目标车辆存在所述车辆越线行为，指示所述图像采集设备对所述目标车辆进行违法抓拍。
15.在其中一些实施例中，所述获取图像采集设备采集的待检测图像，包括以下步骤：
16.获取所述目标车辆的检测框，判断所述目标车辆的检测框与所述规则线区域是否有重合部分；
17.若所述目标车辆的检测框与所述规则线区域有重合部分，则指示所述图像采集设备对所述目标车辆进行抓拍，获取所述待检测图像。
18.在其中一些实施例中，所述根据所述待检测图像判断所述待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据所述目标车辆的行进方向确定所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴，包括以下步骤：
19.根据所述待检测图像判断所述待检测图像中的所述目标车辆的行进方向；
20.若所述目标车辆的行进方向相对于所述图像采集设备为来向，则所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车头位置较近的两个车轮的轮轴位置；
21.若所述目标车辆的行进方向相对于所述图像采集设备为去向，则所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车尾位置较近的两个车轮的轮轴位置。
22.在其中一些实施例中，所述对所述待检测图像进行分析，获取所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点，包括以下步骤：
23.利用关键点算法对所述待检测图像进行分析，获取所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴的位置；
24.对所述两个轮轴的位置进行坐标转换，获取所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点。
25.在其中一些实施例中，在所述根据所述地面投影点与规则线区域的位置关系，判断所述目标车辆是否存在车辆越线行为之前，所述方法还包括：
26.获取所述规则线区域的配置信息。
27.在其中一些实施例中，所述方法还包括：
28.若所述目标车辆存在所述车辆越线行为，则根据所述目标车辆的图像及视频数据，提取所述目标车辆的特征信息。
29.第二个方面，在本实施例中提供了一种车辆越线行为检测装置，用于对道路中的车辆进行车辆越线行为的检测，所述装置包括：获取模块、判断模块、分析模块和检测模块：
30.所述获取模块，用于获取图像采集设备采集的待检测图像；其中，所述图像采集设备的视野范围覆盖所述规则线区域；
31.所述判断模块，用于根据所述待检测图像判断所述待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据所述目标车辆的行进方向确定所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴；
32.所述分析模块，用于对所述待检测图像进行分析，获取所述目标车辆靠近所述图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点；
33.所述检测模块，用于根据所述地面投影点与所述规则线区域的位置关系，判断所述目标车辆是否存在车辆越线行为。
34.第三个方面，在本实施例中提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一个方面所述方法的步骤。
35.第四个方面，在本实施例中提供了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的方法的步骤。
36.上述车辆越线行为检测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过获取图像采集设备采集的待检测图像；其中，图像采集设备的视野范围覆盖规则线区域；根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴；对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点；根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。车轮轮轴作为车辆的关键点，根据目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点能准确地定位目标车辆在监控画面中的位置。由于对目标车辆的图像采集是持续的，且图像采集间隔时间很短，在短时间内可认为目标车辆的行进方向是直线，因此根据目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点与规则线区域的位置关系，即可准确判断目标车辆是否存在车辆越线行为，从而提高车辆越线行为检测的准确率。
附图说明
37.图1是根据本技术实施例提供的车辆越线行为检测方法的应用场景图；
38.图2是根据本技术实施例提供的车辆越线行为检测方法的流程图；
39.图3是根据本技术实施例提供的车辆越线行为检测方法的目标车辆与规则线区域的位置关系示意图；
40.图4是根据本技术实施例提供的导流线压线检测方法的流程泳道图；
41.图5是根据本技术实施例提供的车辆越线行为检测装置的结构示意图；
42.图6是根据本技术实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
43.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。基于本技术提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
44.显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本技术应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本技术公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本技术揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本技术公开的内容不充分。
45.在本技术中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本技术所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
46.除非另作定义，本技术所涉及的技术术语或者科学术语应当为本技术所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本技术所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本技术所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本技术所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本技术所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本技术所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
47.图1为本技术一个实施例提供的车辆越线行为检测方法的应用场景图。如图1所示，服务器101与图像采集设备102之间均可以通过网络进行数据传输。其中，图像采集设备102用于采集待检测图像并将待检测图像输至服务器101。服务器101在获取到待检测图像后，根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴；对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点；根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。其中，图像采集设备设置在规则线区域的预设范围内，图像采集设备的视野范围覆盖规则线区域。服务器101可以由独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现，图像采集设备102可以为摄像机、相机等。
48.本实施例提供了一种车辆越线行为检测方法，可用于对道路中的车辆进行跨越规则线行为的检测，如图2所示，该方法包括以下步骤：
49.步骤s210，获取图像采集设备采集的待检测图像；其中，图像采集设备的视野范围覆盖规则线区域。
50.具体地，由于道路中有很多规则线是禁止车辆越线行驶的，包括导流线、单实线、双实线和网状线等，因此需要对车辆越线行为进行检测。规则线区域即为规则线占据地面的区域范围，在本技术中图像采集设备的视野范围需覆盖规则线区域，当车辆进入图像采集设备的视野范围，则图像采集设备采集的图像就同时包含车辆和规则线区域，从而得到待检测图像。作为其中一个实施方式，图像采集设备可以设置在离规则线区域较近的道路两边的支撑杆上，要求其视野范围能够覆盖规则线区域即可。为了获得更好的检测效果，可以对图像采集设备采集的初始图像进行预处理操作，比如去噪及增强处理，进而得到待检测图像。
51.步骤s220，根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目
标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴。
52.具体地，根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向有很多方式，可以根据待检测图像中目标车辆的朝向，判断目标车辆的行进方向。例如，若待检测图像中的目标车辆的车头朝向图像采集设备，则目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为来向；若待检测图像中的目标车辆的车尾朝向图像采集设备，则目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为去向。也可以利用其他现有的图像检测算法判断待检测图像中的目标车辆的行进方向。在获取到目标车辆的行进方向之后，就可以根据车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴。例如，若目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为来向，则目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车头位置较近的两个车轮的轮轴位置；若目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为去向，则目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车尾位置较近的两个车轮的轮轴位置。此外，由于多个车辆可能同时进入图像采集设备的视野范围，可以在一次检测中同时将多个车辆都当作目标车辆，也可以一次检测中确定一个目标车辆。
53.步骤s230，对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点。
54.具体地，目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点即为目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴与地面的接触点，可以利用图像处理技术对待检测图像进行分析，直接获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点。相比于目标车辆另外两个车轮轮轴，目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴在待检测图像中显示地更清楚，因此，根据待检测图像的信息，目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点的位置也会获取地更准确。作为其中一种实施方式，由于车轮轮轴作为目标车辆的关键点，现有的关键点算法已经很成熟，可以利用现有的关键点算法对待检测图像进行分析，从而提取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的位置。由于目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的位置与目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点只在高度上有差异，只需要对目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的位置进行简单的坐标变换，就可以准确获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点的位置。
55.步骤s240，根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。
56.具体地，规则线区域在待检测图像中占据一个区域，在数学中可以用一个多边形表示，地面投影点即为两个点，当两个点与多边形之间的位置关系满足车辆越线行驶的条件时，即可确定目标车辆存在车辆越线行为。其中，车辆越线行驶的条件可以提前设定好保存在服务器中。例如，其中一个车辆越线行驶的条件可以是若地面投影点中的其中任意一个在规则线区域内，则目标车辆存在车辆越线行为。
57.现有技术中，根据待检测图像中的车辆的检测框与规则线区域的重合部分面积占规则线区域的比例来检测车辆是否存在车辆越线行为。由于图像采集设备拍摄角度的原因，在车辆的检测框中靠近规则线区域的边角处，存在一个大小不定的三角形区域，虽然当前车辆没有任何部件处于该三角形区域内，但这个三角形区域会被当作车辆的一部分，整个检测框与规则线区域的关系会作为是否存在车辆越线行的依据，导致出现误差的概率较
大，因此上述车辆越线行为检测方法存在准确率低的问题。本技术中的地面投影点不受图像采集设备拍摄角度的影响，可以准确定位目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴与地面的接触点，能够有效地避免信息误报，此外，相比于计算车辆的检测框与规则线区域的重合部分面积，判断地面投影点与规则线区域的关系的计算复杂度低很多。
58.本技术通过上述步骤s210至s240，通过获取图像采集设备采集的待检测图像；根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴；对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点；根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。车轮轮轴作为车辆的关键点，根据目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点能准确地定位目标车辆在监控画面中的位置。由于对目标车辆的图像采集是持续的，且图像采集间隔时间很短，在短时间内可认为目标车辆的行进方向是直线，因此根据目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点与规则线区域的位置关系，即可准确判断目标车辆是否存在车辆越线行为，从而提高车辆越线行为检测的准确率。
59.作为其中一种实施方式，上述步骤s240，对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点，包括以下步骤：
60.根据地面投影点的连线与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。
61.具体地，由于地面投影点与规则线区域的位置关系由多种，如图3所示，规则线以导流线为例，地面投影点与导流线区域的位置关系有以下几种：第一种情况下两个地面投影点都不在导流线区域内，但两个地面投影点的连线穿过导流线区域。第二种情况下两个地面投影点都不在导流线区域内，且两个地面投影点的连线不与导流线区域相交。第三种情况下，两个地面投影点其中任意一个在导流线区域内。第四种情况下，两个地面投影点都在导流线区域内。若直接根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为，需要根据地面投影点与规则线区域的位置关系设定多个车辆越线行驶的条件，且需要对多个车辆越线行驶的条件进行判断。以上第一种情况、第三种情况和第四种情况下都存在车辆越线行为，以上存在车辆越线行为的情况若根据地面投影点的连线与规则线区域的位置关系可以归纳为在地面投影点的连线与规则线区域相交的情况下，即可判定目标车辆存在车辆越线行为。
62.本实施例只需要判断地面投影点的连线与规则线区域是否相交，就可以检测目标车辆是否存在车辆越线行为，有效提高车辆越线行为检测效率。
63.在其中一个实施例中，在上述步骤s240，根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为之后，车辆越线行为检测方法还包括以下步骤：
64.步骤s250，若目标车辆存在车辆越线行为，指示图像采集设备对目标车辆进行违法抓拍。
65.具体地，若检测到目标车辆存在车辆越线行为，则说明目标车辆已经产生违法行为，通过指示图像采集设备对目标车辆进行违法抓拍，可以获取目标车辆违法的全过程，后续为交管部门对目标车辆的判罚提供足够的依据。
66.进一步地，在其中一个实施例中，上述步骤s210，获取图像采集设备采集的待检测
图像，包括以下步骤：
67.步骤s211，获取目标车辆的检测框，判断目标车辆的检测框与规则线区域是否有重合部分；
68.步骤s212，若目标车辆的检测框与规则线区域有重合部分，则指示图像采集设备对目标车辆进行抓拍，获取待检测图像。
69.具体地，由于图像采集设备的视野范围通常很大，很容易出现图像采集设备的视野范围出现车辆，但此时车辆离规则线区域还有很远的距离，不可能产生车辆越线行为，若图像采集设备的视野范围只要出现车辆就采集待检测图像，并将待检测图像传输给服务器进行车辆越线行为检测，十分浪费服务器的检测资源。
70.在现有的智能监控领域，若在视频画面中检测到目标车辆存在时，会在目标车辆周围显示检测框，目标车辆的检测框通常是长方形，将目标车辆包围，且通常比目标车辆所在区域大。若目标车辆的检测框与规则线区域有重合部分，则证明目标车辆已经靠近规则线区域，当下有可能产生车辆越线行为，此时指示图像采集设备对目标车辆进行抓拍，获取待检测图像，服务器对待检测图像进行检测，可有效减少服务器资源的消耗。
71.作为其中一种实施方式，步骤s220，根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴，包括以下步骤：
72.步骤s221，根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向；
73.步骤s222，若目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为来向，则目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车头位置较近的两个车轮的轮轴位置；
74.步骤s223，若目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为去向，则目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车尾位置较近的两个车轮的轮轴位置。
75.上述步骤s221至223，通过将相对于图像采集设备的方向作为目标车辆的行进方向，根据目标车辆相对于图像采集设备的方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴，是一种有效确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的方式。
76.在其中一个实施例中，上述步骤s240，根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为之前，车辆越线行为检测方法还包括以下步骤：
77.获取规则线区域的配置信息。
78.具体地，规则线区域通常为多边形，根据多边形的端点所在位置即可确定规则线区域。多边形的端点所在位置作为规则线区域的配置信息可以保存在服务器中，在进行车辆越线行为检测之前，可以从服务器中获取规则线区域的配置信息。
79.进一步地，在其中一个实施例中，车辆越线行为检测方法还包括以下步骤：
80.若目标车辆存在车辆越线行为，则根据目标车辆的图像及视频数据，提取目标车辆的特征信息。
81.具体地，目标车辆的特征信息包括车牌、车型、车系和车身颜色等，在目标车辆存在车辆越线行为的情况下，根据目标车辆的图像及视频数据，提取目标车辆的特征信息，可为交管部门的工作提供进一步地指导。
82.本实施例还提供了一种车辆越线行为检测方法，该方法包括以下步骤：
83.步骤s310，获取规则线区域的配置信息。
84.步骤s320，获取目标车辆的检测框，判断目标车辆的检测框与规则线区域是否有重合部分。
85.步骤s330，若目标车辆的检测框与规则线区域有重合部分，则指示图像采集设备对目标车辆进行抓拍，获取待检测图像。
86.步骤s340，根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴。
87.步骤s350，利用关键点算法对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的位置。
88.步骤s360，对两个轮轴的位置进行坐标转换，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点。
89.步骤s370，根据地面投影点的连线与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。
90.步骤s380，若目标车辆存在车辆越线行为，指示图像采集设备对目标车辆进行违法抓拍，根据目标车辆的图像及视频数据，提取目标车辆的特征信息。
91.作为其中一种实施方式，本技术还提供了一种导流线压线检测方法，包括以下步骤：
92.步骤s410，获取导流线区域的配置信息。
93.步骤s420，获取图像采集设备采集的待检测图像。
94.步骤s430，根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴。
95.步骤s440，利用关键点算法对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的位置。
96.步骤s450，对两个轮轴的位置进行坐标转换，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点。
97.步骤s460，根据地面投影点的连线与导流线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在导流线压线行为。
98.步骤s470，若目标车辆存在导流线压线行为，指示图像采集设备对目标车辆进行违法抓拍，根据目标车辆的图像及视频数据，提取目标车辆的特征信息。
99.如图4所示，图4为导流线压线检测方法的工作流程泳道图。首先，上层应用进行初始化，规则模块配置导流线区域；应用启动后，相机模块中的卡口相机采集数据，经车辆检测与信息识别后，由算法模块对车辆进行跟踪和检测，并对车辆目标进行关键点算法；再经车辆检测与信息识别后，由规则模块执行导流线压线检测规则判定；经车辆检测与信息识别及规则判定信息后，规则模块根据车辆关键点推理地面投影点，并计算车辆近相机的两个地面投影关键点与导流线区域的关系，并记录报警信息；经规则判定信息后，由相机模块执行违章抓拍；再经车辆检测与信息识别后，由算法模块识别并记录违章车辆信息及特征；经车辆检测与信息识别后，由上层应用接收报警消息。
100.图5是根据本发明实施例中车辆越线行为检测探测装置的示意图，如图5所示，提供了一种车辆越线行为检测装置30，该装置包括获取模块31、判断模块32、分析模块33和检测模块：
101.获取模块31，用于获取图像采集设备采集的待检测图像；其中，图像采集设备的视野范围覆盖规则线区域；
102.判断模块32，用于根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴；
103.分析模块33，用于对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点；
104.检测模块34，用于根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。
105.上述车辆越线行为检测装置30，通过获取图像采集设备采集的待检测图像；其中图像采集设备的视野范围覆盖规则线区域；根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴；对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点；根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。车轮轮轴作为车辆的关键点，根据目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点能准确地定位目标车辆在监控画面中的位置。由于对目标车辆的图像采集是持续的，且图像采集间隔时间很短，在短时间内可认为目标车辆的行进方向是直线，因此根据目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点与规则线区域的位置关系，即可准确判断目标车辆是否存在车辆越线行为，从而提高车辆越线行为检测的准确率。
106.在其中一个实施例中，检测模块34还用于根据地面投影点的连线与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。
107.在其中一个实施例中，车辆越线行为检测装置30还包括违法抓拍模块，用于若目标车辆存在车辆越线行为，指示图像采集设备对目标车辆进行违法抓拍。
108.在其中一个实施例中，获取模块31还用于获取目标车辆的检测框，判断目标车辆的检测框与规则线区域是否有重合部分；
109.若目标车辆的检测框与规则线区域有重合部分，则指示图像采集设备对目标车辆进行抓拍，获取待检测图像。
110.在其中一个实施例中，判断模块32用于根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向；
111.若目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为来向，则目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车头位置较近的两个车轮的轮轴位置；
112.若目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为去向，则目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车尾位置较近的两个车轮的轮轴位置。
113.在其中一个实施例中，分析模块33还用于利用关键点算法对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的位置；
114.对两个轮轴的位置进行坐标转换，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点。
115.在其中一个实施例中，车辆越线行为检测装置30还包括配置信息模块，在根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为之前，用于获取规则线区域的配置信息。
116.在其中一个实施例中，违法抓拍模块还用于若目标车辆存在车辆越线行为，则根据目标车辆的图像及视频数据，提取目标车辆的特征信息。
117.需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件实现，也可以通过硬件来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
118.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储预设配置信息集合。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述车辆越线行为检测方法。
119.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车辆越线行为检测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
120.本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
121.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
122.获取图像采集设备采集的待检测图像；其中，图像采集设备的视野范围覆盖规则线区域；
123.根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴；
124.对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点；
125.根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。
126.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
127.根据地面投影点的连线与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。
128.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
129.若目标车辆存在车辆越线行为，指示图像采集设备对目标车辆进行违法抓拍。
130.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
131.获取目标车辆的检测框，判断目标车辆的检测框与规则线区域是否有重合部分；
132.若目标车辆的检测框与规则线区域有重合部分，则指示图像采集设备对目标车辆进行抓拍，获取待检测图像。
133.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
134.根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向；
135.若目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为来向，则目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车头位置较近的两个车轮的轮轴位置；
136.若目标车辆的行进方向相对于图像采集设备为去向，则目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴位置为与车尾位置较近的两个车轮的轮轴位置。
137.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
138.利用关键点算法对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的位置；
139.对两个轮轴的位置进行坐标转换，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点。
140.在一个实施例中，在根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为之前，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
141.获取规则线区域的配置信息。
142.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
143.若目标车辆存在车辆越线行为，则根据目标车辆的图像及视频数据，提取目标车辆的特征信息。
144.上述存储介质，通过获取图像采集设备采集的待检测图像；其中，图像采集设备的视野范围覆盖规则线区域；根据待检测图像判断待检测图像中的目标车辆的行进方向，并根据目标车辆的行进方向确定目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴；对待检测图像进行分析，获取目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点；根据地面投影点与规则线区域的位置关系，判断目标车辆是否存在车辆越线行为。车轮轮轴作为车辆的关键点，根据目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点能准确地定位目标车辆在监控画面中的位置。由于对目标车辆的图像采集是持续的，且图像采集间隔时间很短，在短时间内可认为目标车辆的行进方向是直线，因此根据目标车辆靠近图像采集设备的两个车轮轮轴的地面投影点与规则线区域的位置关系，即可准确判断目标车辆是否存在车辆越线行为，从而提高车辆越线行为检测的准确率。
145.应该明白的是，这里描述的具体实施例只是用来解释这个应用，而不是用来对它进行限定。根据本技术提供的实施例，本领域普通技术人员在不进行创造性劳动的情况下得到的所有其它实施例，均属本技术保护范围。
146.显然，附图只是本技术的一些例子或实施例，对本领域的普通技术人员来说，也可以根据这些附图将本技术适用于其他类似情况，但无需付出创造性劳动。另外，可以理解的是，尽管在此开发过程中所做的工作可能是复杂和漫长的，但是，对于本领域的普通技术人员来说，根据本技术披露的技术内容进行的某些设计、制造或生产等更改仅是常规的技术
手段，不应被视为本技术公开的内容不足。
[0147]“实施例”一词在本技术中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本技术的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例，也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本领域的普通技术人员能够清楚或隐含地理解的是，本技术中描述的实施例在没有冲突的情况下，可以与其它实施例结合。
[0148]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对专利保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。