交通事故检测方法和装置、电子设备和存储介质与流程

1.本技术涉及交通事故检测技术领域，尤其涉及一种交通事故检测方法和装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.智慧交通路侧监控系统的发展越来越成熟，目前的路侧监控系统大多功能局限于检测和显示，没有将这些检测数据充分利用起来检测交通事故并上报或者发送给后续即将经过事故区域的车辆等。导致该问题的主要原因是交通事故的种类繁多，对于检测准确性要求很高，如果出现误报，一方面会造成用户体验较差，另一方面也会浪费人力和物力对检测结果进行查看和处理等。
3.一些利用路侧相机检测交通事故的方案多是检测车辆是否着火或者直接利用训练好的识别模型对图像进行是否发生交通事故进行分类判断等，然而实际场景下大部分交通事故可能都只是剐蹭追尾等事故，并没有明显的图像特征，因此如果直接用深度学习得到的图像识别模型判断这类事故容易有较高的误检率。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种交通事故检测方法和装置、电子设备和存储介质，以提高交通事故检测的准确性。
5.本技术实施例采用下述技术方案：
6.第一方面，本技术实施例提供一种交通事故检测方法，由路侧设备执行，其中，所述方法包括：
7.获取所述路侧设备在当前路段采集的道路图像，并对所述道路图像进行检测，得到当前路段的道路图像检测结果；
8.根据所述当前路段的道路图像检测结果确定当前路段的行驶速度；
9.根据所述当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合，并根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故；
10.在检测出所述当前路段发生交通事故的情况下，生成交通事故检测结果并发送至交通事故确认系统，以使所述交通事故确认系统对所述交通事故检测结果进行确认。
11.可选地，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述行驶速度包括车道行驶速度和车辆行驶速度，所述根据所述当前路段的道路图像检测结果确定当前路段的行驶速度包括：
12.根据多帧道路图像对应的车辆位置确定当前路段的各个车辆在当前路段的行驶距离和行驶时间；
13.根据各个车辆在当前路段的行驶距离和行驶时间，确定各个车辆的车辆行驶速度；
14.根据各个车辆的车辆位置确定各个车辆所在的车道，并根据各个车辆所在的车道以及各个车辆的车辆行驶速度，确定各个车道的车道行驶速度。
15.可选地，所述行驶速度包括车道行驶速度和车辆行驶速度，所述根据所述当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合包括：
16.根据各个车道的车道行驶速度确定当前路段中是否存在目标车道，所述目标车道的车道行驶速度低于第一预设速度阈值；
17.在所述当前路段中存在目标车道的情况下，确定所述目标车道上是否存在目标车辆，所述目标车辆的车辆行驶速度低于第二预设速度阈值；
18.在所述目标车道上存在目标车辆的情况下，将所述目标车辆进行标号并加入所述目标车辆集合。
19.可选地，所述预设交通事故检测条件包括基础检测条件和附加检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：
20.根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果确定所述当前路段是否触发所述基础检测条件，所述基础检测条件包括多个；
21.若所述当前路段触发各个基础检测条件，则根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果确定所述当前路段是否触发所述附加检测条件，所述附加检测条件包括多个；
22.若所述当前路段触发至少一个所述附加检测条件，则确定所述当前路段发生交通事故。
23.可选地，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述基础检测条件包括第一基础检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：
24.确定所述当前路段对应的交通灯信息，所述交通灯信息包括交通灯位置和交通灯状态；
25.若所述当前路段对应的交通灯状态为绿灯状态且所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆位置位于所述当前路段对应的交通灯位置之前，则确定所述当前路段触发所述第一基础检测条件；
26.否则，则确定所述当前路段未触发所述第一基础检测条件。
27.可选地，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述基础检测条件包括第二基础检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：
28.根据所述车辆位置确定所述目标车辆集合中的多个目标车辆的行驶轨迹；
29.若多个目标车辆的行驶轨迹中存在触发预设超车轨迹形状的行驶轨迹，则确定所述当前路段触发所述第二基础检测条件；
30.否则，则确定所述当前路段未触发所述第二基础检测条件。
31.可选地，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述基础检测条件包括第三基础检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：
32.确定所述目标车辆集合中位于预设位置之前的多个目标车辆；
33.根据所述车辆位置确定位于所述预设位置之前的多个目标车辆中相邻两个目标车辆之间的相对距离；
34.若位于所述预设位置之前的多个目标车辆中相邻两个目标车辆之间的相对距离小于预设距离阈值，则确定所述当前路段触发所述第三基础检测条件；
35.否则，则确定所述当前路段未触发所述第三基础检测条件。
36.可选地，所述道路图像检测结果包括车辆检测框，所述基础检测条件包括第四基础检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：
37.根据多帧道路图像的道路图像检测结果确定是否检测到行人检测框；
38.在检测到行人检测框的情况下，确定所述行人检测框的持续时间以及所述行人检测框与所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆检测框的相对位置关系；
39.若所述行人检测框的持续时间达到预设时间阈值、所述行人检测框与所述目标车辆的车辆检测框存在重叠区域，且基于车辆行驶方向确定最早被检测到的行人检测框位于所述目标车辆的车辆检测框的左侧，则确定所述当前路段触发所述第四基础检测条件；
40.否则，则确定所述当前路段未触发所述第四基础检测条件。
41.可选地，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述附加检测条件包括第一附加检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：
42.根据所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆位置确定所述目标车辆所在的车道；
43.若所述目标车辆所在的车道不是所述当前路段的最右侧车道，则确定所述当前路段触发所述第一附加检测条件；
44.否则，则确定所述当前路段未触发所述第一附加检测条件。
45.可选地，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述附加检测条件包括第二附加检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：
46.根据所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆位置确定在所述目标车辆的车后方位置是否检测到交通事故标志；
47.若在所述目标车辆的车后方位置检测到所述交通事故标志，确定在所述交通事故标志被放置到地面的过程中，在所述目标车辆的车后方位置与所述交通事故标志的位置之间是否检测到行人检测框的移动；
48.若检测到行人检测框的移动，则确定所述当前路段触发所述第二附加检测条件；
49.否则，则确定所述当前路段未触发所述第二附加检测条件。
50.可选地，所述道路图像检测结果包括车辆检测框和行人检测框，所述附加检测条件包括第三附加检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：
51.确定所述行人检测框与所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆检测框的相对位置；
52.若所述行人检测框与所述目标车辆的车辆检测框的相对位置满足预设相对位置要求，则利用预设手势动作识别模型对所述行人检测框进行手势动作识别；
53.若所述行人检测框对应的手势动作为预设手势动作，则确定所述当前路段触发所述第三附加检测条件；
54.否则，则确定所述当前路段未触发所述第三附加检测条件。
55.第二方面，本技术实施例还提供一种交通事故检测装置，应用于路侧设备，其中，所述装置包括：
56.获取单元，用于获取所述路侧设备在当前路段采集的道路图像，并对所述道路图像进行检测，得到当前路段的道路图像检测结果；
57.第一确定单元，用于根据所述当前路段的道路图像检测结果确定当前路段的行驶速度；
58.第二确定单元，用于根据所述当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合，并根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故；
59.发送单元，用于在检测出所述当前路段发生交通事故的情况下，生成交通事故检测结果并发送至交通事故确认系统，以使所述交通事故确认系统对所述交通事故检测结果进行确认。
60.第三方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括：
61.处理器；以及
62.被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行前述之任一所述方法。
63.第四方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行前述之任一所述方法。
64.本技术实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本技术实施例的交通事故检测方法由路侧设备执行，先获取路侧设备在当前路段采集的道路图像，并对道路图像进行检测，得到当前路段的道路图像检测结果；然后根据当前路段的道路图像检测结果确定当前路段的行驶速度；之后根据当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合，并根据目标车辆集合和道路图像检测结果确定当前路段是否发生交通事故；最后在检测出当前路段发生交通事故的情况下，生成交通事故检测结果并发送至交通事故确认系统，以使交通事故确认系统对交通事故检测结果进行确认。本技术实施例的交通事故检测方法基于当前路段的行驶速度确定出可能发生交通事故或者可能受到交通事故影响的目标车辆，并进一步结合持续的道路图像检测结果和多个交通事故检测条件判断当前路段是否发生交通事故，大大降低了交通事故的误检率，并且能够适用于剐蹭追尾等没有明显图像特征的交通事故。
附图说明
65.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
66.图1为本技术实施例中一种交通事故检测方法的流程示意图；
67.图2为本技术实施例中一种交通事故检测装置的结构示意图；
68.图3为本技术实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
69.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。
70.以下结合附图，详细说明本技术各实施例提供的技术方案。
71.本技术实施例提供了一种交通事故检测方法，由路侧设备执行，如图1所示，提供了本技术实施例中一种交通事故检测方法的流程示意图，所述方法至少包括如下的步骤s110至步骤s140：
72.步骤s110，获取所述路侧设备在当前路段采集的道路图像，并对所述道路图像进行检测，得到当前路段的道路图像检测结果。
73.本技术实施例的交通事故检测方法可以由路侧设备来执行，在进行交通事故检测时，需要先获取路侧设备采集的当前路段的道路图像，并利用预设目标检测算法对道路图像中的车辆、行人等目标进行检测，从而得到当前路段的道路图像检测结果。
74.为了保证交通事故检测的准确性，可以对当前路段的道路情况进行持续监控，也即本技术实施例可以在当前路段持续采集道路图像并持续进行图像的检测和识别。
75.步骤s120，根据所述当前路段的道路图像检测结果确定当前路段的行驶速度。
76.当前路段的行驶速度能够在一定程度上反映出当前路段是否可能出现交通事故，例如当某个路段出现交通事故时往往会造成一定程度的交通拥堵，因此无论是受到交通事故影响的车辆自身的行驶速度还是当前路段整体的行驶速度都会出现一定程度的降低，甚至降为0。基于此，本技术实施例需要先根据当前路段的道路图像检测结果来确定当前路段的行驶速度。
77.如前所述，当前路段的道路图像检测结果可以包括车辆检测结果，车辆检测结果例如可以包括车辆在各个图像帧时刻对应的位置，因此可以根据车辆在各个图像帧时刻对应的位置计算出车辆自身的行驶速度以及各个车道的整体行驶速度。
78.步骤s130，根据所述当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合，并根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故。
79.在计算出当前路段的行驶速度之后，可以根据当前路段的行驶速度确定当前路段中可能发生交通事故或者受到交通事故影响的车辆，作为目标车辆加入到目标车辆集合中，结合目标车辆集合、实时的道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件来判断当前路段是否发生交通事故。
80.上述预设交通事故检测条件可以包括从不同维度定义的多个检测条件，例如可以包括当前路灯的交通灯状态以及目标车辆与交通灯之间的相对位置关系，行人检测以及行人与目标车辆之间的相对位置关系，目标车辆的行驶轨迹等多个检测条件，从而保证交通事故检测的准确性。此外，由于多个检测条件的设置，本技术实施例对于交通事故的检测不要求图像中必须存在着火等明显特征，进而能够适用于剐蹭追尾等没有明显图像特征的交
通事故检测。
81.步骤s140，在检测出所述当前路段发生交通事故的情况下，生成交通事故检测结果并发送至交通事故确认系统，以使所述交通事故确认系统对所述交通事故检测结果进行确认。
82.如果判断是当前路段发生了交通事故，可以进一步将这期间采集的道路图像以及对应的检测结果等数据发送给交通事故确认系统，进而使交通事故确认系统可以对交通事故进一步确认，保证交通事故检测的准确性。
83.本技术实施例的交通事故检测方法基于当前路段的行驶速度确定出可能发生交通事故或者可能受到交通事故影响的目标车辆，并进一步结合持续的道路图像检测结果和多个交通事故检测条件判断当前路段是否发生交通事故，大大降低了交通事故的误检率，并且能够适用于剐蹭追尾等没有明显图像特征的交通事故。
84.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述行驶速度包括车道行驶速度和车辆行驶速度，所述根据所述当前路段的道路图像检测结果确定当前路段的行驶速度包括：根据多帧道路图像对应的车辆位置确定当前路段的各个车辆在当前路段的行驶距离和行驶时间；根据各个车辆在当前路段的行驶距离和行驶时间，确定各个车辆的车辆行驶速度；根据各个车辆的车辆位置确定各个车辆所在的车道，并根据各个车辆所在的车道以及各个车辆的车辆行驶速度，确定各个车道的车道行驶速度。
85.本技术实施例当前路段的行驶速度主要包括两个维度，一个维度是车辆维度，即各个车辆的平均行驶速度，另一个是车道维度，即各个车道的平均行驶速度。
86.对于车辆维度的行驶速度，可以基于在连续多帧道路图像中检测到的车辆位置计算得到，例如，某一车辆在连续十帧图像中被检测到，那么就可以根据第一帧图像中检测到的车辆位置以及第十帧图像中检测到的车辆位置计算出车辆的行驶距离，再除以这十帧图像之间的时间间隔即可得到该车辆的车辆行驶速度。
87.对于车道维度的行驶速度，可以先确定各个车道上对应有哪些车辆，同样可以基于从道路图像中检测到的车辆位置来确定，然后分别对每个车道上对应的所有车辆的车辆行驶速度求平均，即可作为各个车道的车道行驶速度。例如，某一车道上对应有5辆车辆，则将这5辆车辆的车辆行驶速度求平均即可。
88.在本技术的一些实施例中，所述行驶速度包括车道行驶速度和车辆行驶速度，所述根据所述当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合包括：根据各个车道的车道行驶速度确定当前路段中是否存在目标车道，所述目标车道的车道行驶速度低于第一预设速度阈值；在所述当前路段中存在目标车道的情况下，确定所述目标车道上是否存在目标车辆，所述目标车辆的车辆行驶速度低于第二预设速度阈值；在所述目标车道上存在目标车辆的情况下，将所述目标车辆进行标号并加入所述目标车辆集合。
89.在根据当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合时，可以先通过各个车道的车道行驶速度来判断是否存在异常的车道，例如可以将各个车道的车道行驶速度与第一预设速度阈值进行比较，如果车道行驶速度低于第一预设速度阈值，说明该车道的整体行驶速度并不符合正常的行驶速度要求，这时可以进一步判断该车道对应的各个车辆的车辆行驶速度，如果车道对应的各个车辆的车辆行驶速度低于第二预设速度阈值，说明该车道上存在行驶速度缓慢的车辆，将这些车辆分别标记为s1,...sn,s
n 1
,
……
,并记录在目标
车辆集合中。
90.上述第一预设速度阈值的大小可以根据实际需求灵活设置，只要能够衡量出各个车道的行驶速度降低到一定程度即可。对于第二预设速度阈值，可以设置为0或者接近于0的数值，当车辆的速度降为0时，说明其有可能是由于交通事故而无法行驶，因此可以作为目标车辆进行进一步判断。
91.当然，也可以通过持续检测的方式来确定目标车辆，例如当检测各个车道的车道行驶速度出现降低的趋势，且车道内某些车辆的行驶速度降为0，其身后的车辆的行驶速度也迅速降低为0时，则可以将这些速度降为0的车辆作为目标车辆。
92.在本技术的一些实施例中，所述预设交通事故检测条件包括基础检测条件和附加检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果确定所述当前路段是否触发所述基础检测条件，所述基础检测条件包括多个；若所述当前路段触发各个基础检测条件，则根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果确定所述当前路段是否触发所述附加检测条件，所述附加检测条件包括多个；若所述当前路段触发至少一个所述附加检测条件，则确定所述当前路段发生交通事故。
93.为了保证剐蹭追尾等类型的交通事故检测的准确性，本技术实施例定义的预设交通事故检测条件可以包括基础检测条件和附加检测条件，基础检测条件和附加检测条件均可以包括多个，基础检测条件可以看作是检测当前路段是否发生交通事故的必要条件，只有所有基础检测条件均满足的情况下才有可能认为当前路段发生了交通事故，而附加检测条件可以看作是检测当前路段是否发生交通事故的可选条件，在满足所有基础检测条件且满足任意一个附加检测条件的情况下，即可认为当前路段发生了交通事故。
94.当然，具体从哪些维度定义基础检测条件和附加检测条件，本领域技术人员可以根据实际场景和实际需求灵活设置，在此不作具体限定。
95.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述基础检测条件包括第一基础检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：确定所述当前路段对应的交通灯信息，所述交通灯信息包括交通灯位置和交通灯状态；若所述当前路段对应的交通灯状态为绿灯状态且所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆位置位于所述当前路段对应的交通灯位置之前，则确定所述当前路段触发所述第一基础检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第一基础检测条件。
96.本技术实施例根据实际场景需求定义了一种交通事故的基础检测条件，即第一基础检测条件，第一基础检测条件主要是结合当前路段的交通灯信息和目标车辆的位置信息等来判断当前路段是否可能发生交通事故。
97.具体地，路侧设备能够实时获取到所在路段的交通灯信息，包括交通灯状态和交通灯位置等，当然路侧设备也可以通过图像检测的方式来确定所在路段的交通灯信息。如果目标车辆所在车道对应的交通灯状态为绿灯状态且交通灯的位置位于目标车辆的位置，说明该车道上的车辆是可以正常行驶的，并且是朝向该交通灯的方向行驶，但该车道上的平均行驶速度却在降低或者某些车辆的行驶速度已经降为0，说明该车道上很有可能发生了交通事故，导致这些车辆无法按照正常速度行驶并通过路口，因此可以认为当前路段满
足了第一基础检测条件。
98.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述基础检测条件包括第二基础检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：根据所述车辆位置确定所述目标车辆集合中的多个目标车辆的行驶轨迹；若多个目标车辆的行驶轨迹中存在触发预设超车轨迹形状的行驶轨迹，则确定所述当前路段触发所述第二基础检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第二基础检测条件。
99.本技术实施例根据实际场景需求定义了另一种交通事故的基础检测条件，即第二基础检测条件，第二基础检测条件主要是通过检测目标车辆的行驶轨迹来判断当前路段是否可能发生交通事故。
100.在发生剐蹭追尾等交通事故的场景下，一些受到事故影响的目标车辆很有可能会通过超车变道的方式绕过发生事故的车辆再继续行驶，因此本技术实施例可以对这些速度降为0的目标车辆的行驶轨迹进行持续检测，例如可以继续对连续多帧道路图像中的车辆位置进行检测，然后将各帧道路图像中的车辆位置依次进行拼接即可得到目标车辆的行驶轨迹，如果目标车辆的行驶轨迹符合超车变道轨迹的形状，那么就可以认为当前路段满足了第二基础检测条件。
101.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述基础检测条件包括第三基础检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：确定所述目标车辆集合中位于预设位置之前的多个目标车辆；根据所述车辆位置确定位于所述预设位置之前的多个目标车辆中相邻两个目标车辆之间的相对距离；若位于所述预设位置之前的多个目标车辆中相邻两个目标车辆之间的相对距离小于预设距离阈值，则确定所述当前路段触发所述第三基础检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第三基础检测条件。
102.本技术实施例根据实际场景需求定义了另一种交通事故的基础检测条件，即第三基础检测条件，第三基础检测条件主要是通过对目标车辆之间的相对距离进行检测来判断当前路段是否可能发生交通事故。
103.在发生剐蹭追尾等交通事故的场景下，通常是两辆以上的车辆之间发生连续碰撞的情况，因此对于发生剐蹭追尾的车辆来说，车辆之间的相对距离比正常的行驶距离要小很多，因此本技术实施例可以对目标车辆集合中的前几辆车辆两两之间的相对距离进行判断，即通过检测到的各个目标车辆的车辆位置计算相邻两个车辆之间的相对距离，如果相邻两个车辆之间的相对距离小于预设距离阈值，例如20cm，那么就可以认为当前路段满足了第三基础检测条件。
104.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆检测框，所述基础检测条件包括第四基础检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：根据多帧道路图像的道路图像检测结果确定是否检测到行人检测框；在检测到行人检测框的情况下，确定所述行人检测框的持续时间以及所述行人检测框与所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆检测框的相对位置关系；若所述行人检测框的持续时间达到预设时间阈值、所述行人检测框与所述目标车辆的车辆检测框存在重叠区域，且基于车辆行驶方向确定最早被检测到的行人
检测框位于所述目标车辆的车辆检测框的左侧，则确定所述当前路段触发所述第四基础检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第四基础检测条件。
105.本技术实施例根据实际场景需求定义了另一种交通事故的基础检测条件，即第四基础检测条件，第四基础检测条件主要是通过检测目标车辆与行人之间的相对位置关系来判断当前路段是否可能发生交通事故。
106.在发生剐蹭追尾等交通事故的场景下，相关驾驶人员通常会下车就事故原因和赔偿等问题进行交涉和处理，因此本技术实施例对于当前路段的道路图像的持续检测还可以包括行人的检测，如果通过持续检测检测到当前路段突然出现行人检测框，则可以进一步确定行人检测框的持续时间以及行人检测框与目标车辆的车辆检测框的相对位置，如果该行人检测框的持续时间达到预设时间阈值，并且该行人检测框与目标车辆的车辆检测框之间存在重叠区域，说明该行人稳定存在且与目标车辆的距离很近，即有可能是从该目标车辆下来的驾驶人员。为了进一步提高判断准确性，可以基于车辆行驶方向确定最先被检测到的行人检测框是否出现在车辆检测框的左侧位置，如果是，则说明该行人是从目标车辆下车的驾驶人员，进而也就进一步印证了当前车辆可能是由于发生交通事故而导致驾驶人员不得从目标车辆上下来进行事故处理，排除了堵车等情况。
107.上述几个基础检测条件基于车辆的行驶速度、交通灯信息和目标车辆的位置信息、目标车辆的行驶轨迹、目标车辆之间的相对距离以及目标车辆与行人之间的相对位置关系等几个方面已经能够在一定程度上判断出当前路段是否可能发生了剐蹭追尾等交通事故，当然为了进一步提高检测准确性，还可以在此基础上结合后续的附加检测条件进一步判断。
108.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述附加检测条件包括第一附加检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：根据所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆位置确定所述目标车辆所在的车道；若所述目标车辆所在的车道不是所述当前路段的最右侧车道，则确定所述当前路段触发所述第一附加检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第一附加检测条件。
109.本技术实施例根据实际场景需求定义了一种交通事故的附加检测条件，即第一附加检测条件，第一附加检测条件主要是通过检测目标车辆的停车位置来确认当前路段是否可能发生交通事故。
110.基于现行的交通规定，车辆停车需要遵守靠右侧停车的规则，如果是多车道道路，需要在最右侧车道停车，而在发生剐蹭追尾等交通事故的场景下，车辆可能是在行驶过程中由于剐蹭追尾等事故而导致的被迫停车，此时车辆很有可能没有停在最右侧车道，因此本技术实施例可以对目标车辆所处的车道进行检测和判断，如果该目标车辆所处的车道不是最右侧车道，则可以认为当前路段发生了交通事故。
111.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述附加检测条件包括第二附加检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：根据所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆位置确定在所述目标车辆的车后方位置是否检测到交通事故标志；若在所述目标车辆的车后方位置检测到所述交通事故标志，确定在所述交通事故标志被放置到
地面的过程中，在所述目标车辆的车后方位置与所述交通事故标志的位置之间是否检测到行人检测框的移动；若检测到行人检测框的移动，则确定所述当前路段触发所述第二附加检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第二附加检测条件。
112.本技术实施例根据实际场景需求定义了另一种交通事故的附加检测条件，即第二附加检测条件，第二附加检测条件主要是通过检测交通事故标志来确认当前路段是否可能发生交通事故。
113.基于现行的交通规定，在发生交通事故的场景下，车辆人员需要在车辆后方一定距离放置交通事故的警告标志，交通事故的警告标志通常为统一样式的三角形状的标志牌，因此同样可以先利用事先训练好的目标检测算法对道路图像中的交通事故标志进行检测，如果检测到交通事故标志，说明目标车辆很有可能发生了交通事故。当然，为了进一步提高判断准确性，还可以对交通事故标志被放置到地面的过程中行人的移动情况进行持续检测，如果在该过程中，检测到行人检测框在目标车辆的位置与交通事故标志放置位置之间移动，则可以认为交通事故标志是由目标车辆的人员放置到地面上的，因此可以认为当前路段发生了交通事故。
114.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆检测框和行人检测框，所述附加检测条件包括第三附加检测条件，所述根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故包括：确定所述行人检测框与所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆检测框的相对位置；若所述行人检测框与所述目标车辆的车辆检测框的相对位置满足预设相对位置要求，则利用预设手势动作识别模型对所述行人检测框进行手势动作识别；若所述行人检测框对应的手势动作为预设手势动作，则确定所述当前路段触发所述第三附加检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第三附加检测条件。
115.本技术实施例根据实际场景需求定义了另一种交通事故的附加检测条件，即第三附加检测条件，第三附加检测条件主要是通过检测行人的位置和动作来确认当前路段是否可能发生交通事故。
116.在发生剐蹭追尾等交通事故的场景下，相关驾驶人员通常会下车对交通事故现场进行拍照取证，因此本技术实施例可以持续检测当前路段的行人检测框，并与检测到的目标车辆的车辆检测框的位置进行比较，如果在多个目标车辆之间检测到行人检测框的移动，说明相关人员可能正在查看事故现场，这时可以利用事先训练好的手势动作检测模型进一步检测行人的手势动作，如果检测到行人的手势动作为预设手势动作，例如拍照动作，那么说明该行人正在对事故现场进行拍照取证，进而也就进一步说明了当前路段发生了交通事故。
117.需要说明的是，本技术各实施例针对车辆、行人、交通事故标志以及手势动作等进行检测的模型可以基于现有的卷积神经网络如yolo网络训练得到，当然，具体如何训练，本领域技术人员可以结合现有技术确定，在此不作赘述。
118.本技术实施例定义的多个基础检测条件之间以及多个附加检测条件之间并无严格的先后顺序要求，可以同时进行检测，在剐蹭追尾等交通事故场景下具有较高的检测精度和检测效率，当适用于其他交通事故场景时，本领域技术人员也可以根据实际需求灵活调整上述检测条件。
119.还需要说明的是，由于上述各实施例涉及的检测条件主要针对的是剐蹭追尾等图像特征不明显的交通事故场景，而对于图像特征明显的交通事故场景，如车辆着火，则可以通过现有的图像检测模型直接增加一个是否着火的属性检测，由于着火具有明显的特征，误检率低，因此如果检测到图像中存在车辆着火的特征即可直接判定为一起交通事故，并将前后采集的视频和检测结果等数据上传到交通事故确认系统进行确认。
120.本技术实施例还提供了一种交通事故检测装置200，应用于路侧设备，如图2所示，提供了本技术实施例中一种交通事故检测装置的结构示意图，所述装置200包括：获取单元210、第一确定单元220、第二确定单元230以及发送单元240，其中：
121.获取单元210，用于获取所述路侧设备在当前路段采集的道路图像，并对所述道路图像进行检测，得到当前路段的道路图像检测结果；
122.第一确定单元220，用于根据所述当前路段的道路图像检测结果确定当前路段的行驶速度；
123.第二确定单元230，用于根据所述当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合，并根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故；
124.发送单元240，用于在检测出所述当前路段发生交通事故的情况下，生成交通事故检测结果并发送至交通事故确认系统，以使所述交通事故确认系统对所述交通事故检测结果进行确认。
125.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述行驶速度包括车道行驶速度和车辆行驶速度，所述第一确定单元220具体用于：根据多帧道路图像对应的车辆位置确定当前路段的各个车辆在当前路段的行驶距离和行驶时间；根据各个车辆在当前路段的行驶距离和行驶时间，确定各个车辆的车辆行驶速度；根据各个车辆的车辆位置确定各个车辆所在的车道，并根据各个车辆所在的车道以及各个车辆的车辆行驶速度，确定各个车道的车道行驶速度。
126.在本技术的一些实施例中，所述行驶速度包括车道行驶速度和车辆行驶速度，所述第二确定单元230具体用于：根据各个车道的车道行驶速度确定当前路段中是否存在目标车道，所述目标车道的车道行驶速度低于第一预设速度阈值；在所述当前路段中存在目标车道的情况下，确定所述目标车道上是否存在目标车辆，所述目标车辆的车辆行驶速度低于第二预设速度阈值；在所述目标车道上存在目标车辆的情况下，将所述目标车辆进行标号并加入所述目标车辆集合。
127.在本技术的一些实施例中，所述预设交通事故检测条件包括基础检测条件和附加检测条件，所述第二确定单元230具体用于：根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果确定所述当前路段是否触发所述基础检测条件，所述基础检测条件包括多个；若所述当前路段触发各个基础检测条件，则根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果确定所述当前路段是否触发所述附加检测条件，所述附加检测条件包括多个；若所述当前路段触发至少一个所述附加检测条件，则确定所述当前路段发生交通事故。
128.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述基础检测条件包括第一基础检测条件，所述第二确定单元230具体用于：确定所述当前路段对应的交通灯信息，所述交通灯信息包括交通灯位置和交通灯状态；若所述当前路段对应的交通灯
状态为绿灯状态且所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆位置位于所述当前路段对应的交通灯位置之前，则确定所述当前路段触发所述第一基础检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第一基础检测条件。
129.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述基础检测条件包括第二基础检测条件，所述第二确定单元230具体用于：根据所述车辆位置确定所述目标车辆集合中的多个目标车辆的行驶轨迹；若多个目标车辆的行驶轨迹中存在触发预设超车轨迹形状的行驶轨迹，则确定所述当前路段触发所述第二基础检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第二基础检测条件。
130.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述基础检测条件包括第三基础检测条件，所述第二确定单元230具体用于：确定所述目标车辆集合中位于预设位置之前的多个目标车辆；根据所述车辆位置确定位于所述预设位置之前的多个目标车辆中相邻两个目标车辆之间的相对距离；若位于所述预设位置之前的多个目标车辆中相邻两个目标车辆之间的相对距离小于预设距离阈值，则确定所述当前路段触发所述第三基础检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第三基础检测条件。
131.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆检测框，所述基础检测条件包括第四基础检测条件，所述第二确定单元230具体用于：根据多帧道路图像的道路图像检测结果确定是否检测到行人检测框；在检测到行人检测框的情况下，确定所述行人检测框的持续时间以及所述行人检测框与所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆检测框的相对位置关系；若所述行人检测框的持续时间达到预设时间阈值、所述行人检测框与所述目标车辆的车辆检测框存在重叠区域，且基于车辆行驶方向确定最早被检测到的行人检测框位于所述目标车辆的车辆检测框的左侧，则确定所述当前路段触发所述第四基础检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第四基础检测条件。
132.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述附加检测条件包括第一附加检测条件，所述第二确定单元230具体用于：根据所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆位置确定所述目标车辆所在的车道；若所述目标车辆所在的车道不是所述当前路段的最右侧车道，则确定所述当前路段触发所述第一附加检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第一附加检测条件。
133.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆位置，所述附加检测条件包括第二附加检测条件，所述第二确定单元230具体用于：根据所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆位置确定在所述目标车辆的车后方位置是否检测到交通事故标志；若在所述目标车辆的车后方位置检测到所述交通事故标志，确定在所述交通事故标志被放置到地面的过程中，在所述目标车辆的车后方位置与所述交通事故标志的位置之间是否检测到行人检测框的移动；若检测到行人检测框的移动，则确定所述当前路段触发所述第二附加检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第二附加检测条件。
134.在本技术的一些实施例中，所述道路图像检测结果包括车辆检测框和行人检测框，所述附加检测条件包括第三附加检测条件，所述第二确定单元230具体用于：确定所述行人检测框与所述目标车辆集合中的目标车辆的车辆检测框的相对位置；若所述行人检测框与所述目标车辆的车辆检测框的相对位置满足预设相对位置要求，则利用预设手势动作识别模型对所述行人检测框进行手势动作识别；若所述行人检测框对应的手势动作为预设
手势动作，则确定所述当前路段触发所述第三附加检测条件；否则，则确定所述当前路段未触发所述第三附加检测条件。
135.能够理解，上述交通事故检测装置，能够实现前述实施例中提供的交通事故检测方法的各个步骤，关于交通事故检测方法的相关阐释均适用于交通事故检测装置，此处不再赘述。
136.图3是本技术的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图3，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(random-access memory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
137.处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是isa(industry standard architecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheral component interconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
138.存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
139.处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成交通事故检测装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
140.获取所述路侧设备在当前路段采集的道路图像，并对所述道路图像进行检测，得到当前路段的道路图像检测结果；
141.根据所述当前路段的道路图像检测结果确定当前路段的行驶速度；
142.根据所述当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合，并根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故；
143.在检测出所述当前路段发生交通事故的情况下，生成交通事故检测结果并发送至交通事故确认系统，以使所述交通事故确认系统对所述交通事故检测结果进行确认。
144.上述如本技术图1所示实施例揭示的交通事故检测装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完
成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
145.该电子设备还可执行图1中交通事故检测装置执行的方法，并实现交通事故检测装置在图1所示实施例的功能，本技术实施例在此不再赘述。
146.本技术实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图1所示实施例中交通事故检测装置执行的方法，并具体用于执行：
147.获取所述路侧设备在当前路段采集的道路图像，并对所述道路图像进行检测，得到当前路段的道路图像检测结果；
148.根据所述当前路段的道路图像检测结果确定当前路段的行驶速度；
149.根据所述当前路段的行驶速度确定当前路段的目标车辆集合，并根据所述目标车辆集合和所述道路图像检测结果以及预设交通事故检测条件确定所述当前路段是否发生交通事故；
150.在检测出所述当前路段发生交通事故的情况下，生成交通事故检测结果并发送至交通事故确认系统，以使所述交通事故确认系统对所述交通事故检测结果进行确认。
151.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
152.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
153.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
154.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
155.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
156.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
157.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
158.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
159.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
160.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。