事故检测项目开发精要-优快云博客

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感兴趣的小伙伴可以先看上一篇开发博文事故检测项目开发总结
文章目录

一·效果展示

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二·功能优化

1·OCR识别

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首先，选定ROI区域，保留监控视频时间地点戳可能出现的区域；
其次，采用CTPN文本区域检测算法识别监控视频中的时间、地点戳所在区域；
最后，采用CRNN文本识别算法识别监控视频中的时间、地点戳，输出事故地点与事故发生时间

2·开源地图API调用

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首先，获取百度地图项目AK码；
其次，利用OCR识别的事故地点信息生成url；
最后，利用脚本爬取地图数据，效果图如上所示，代码如下所示。

import requests
# 图片地址
img_url = "http://api.map.baidu.com/staticimage?center=四川成都新津锦绣路幸福路路口&zoom=16"
img = requests.get(img_url)
f = open('test.jpg', 'ab')  # 存储图片，多媒体文件需要参数b（二进制文件）
f.write(img.content)  # 多媒体存储content
f.close()

3·事故判别条件

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首先，设定矩形框高宽比上下阈值，区分行人、机动车与非机动车；
其次，设置三种情形：人车碰撞、车车碰撞以及车电动车碰撞；
最后，设置恰当的阈值，利用原先的事故判别函数组合(速度突变函数、转角突变函数、轨迹相交函数、边界框IOU函数)判别事故

4·事故参与方运动特征

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增加可视化功能，在每个目标边界框上方动态显示目标的索引、速度与坐标位置

5·简略鸟瞰图

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首先，利用仿射变换矩阵转换为俯视视角；
其次，调用CNN检测算法的类别，分别画圈、画框表示人、车；
最后，增加可视化效果，在每个目标上动态显示索引、速度与坐标位置

6·界面设计

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视频区增加了鸟瞰视频，更新了输出视频、光流视频、人车信息视频；
操作区增加了视频列表功能；
增加了开源地图API调用区

三·总结与展望

1·总结

序号	功能	说明
1	目标检测	实现网络的检测功能，保证网络的平均检测精度达到81.3%
2	目标跟踪	与目标检测算法匹配，实现实时跟踪功能，实时输出多目标的运动信息
3	事故检测	实现对事故的自动识别，保证模型的平均检测精度达到80.1%
4	OCR识别	实现对道路监控视频中的时间、地点戳的自动识别
5	开源地图API调用	与OCR识别算法匹配，实现对事故发生地点开源地图API的调用
6	事故参与方运动特征输出	实现对道路监控视频中事故双方位置及速度信息的计算，并动态输出
7	事故简略鸟瞰示意图显示	实现对事故发生地点简略鸟瞰示意图的显示