本技術涉及路況檢測，具體涉及一種路況檢測方法、裝置、設備及介質(zhì)。

背景技術：

1、路況檢測任務是通過對路網(wǎng)相機采集的視頻流進行分析，得到預設參考標準(例如，監(jiān)控路段內(nèi)的平均車速、車輛排隊時長、空間占用率等)下的真實參數(shù)值。繼而基于各參考標準的真實參數(shù)值確定標準監(jiān)控路段行車是否擁堵的路況檢測結(jié)果(例如，監(jiān)控路段內(nèi)行車是否暢通，車輛擁堵是否嚴重等)。

2、目前的路況檢測任務中，多需要根據(jù)相機的實際拍攝場景設置對應的參考標準，不同拍攝場景下的參考標準存在不同，當拍攝場景變更時則需要重新設置參考標準，存在操作復雜，通用性較差的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術實施例提供一種路況檢測方法、裝置、設備及介質(zhì)。用于解決目前的路況檢測任務中，需要針對不同拍攝場景設置對應的參考標準，存在操作復雜，通用性較差的問題。

2、為達到上述目的，本技術實施例的技術方案是這樣實現(xiàn)的：

3、第一方面，本技術實施例公開了一種路況檢測方法，包括：

4、響應于檢測指示，對目標相機采集的多幀視頻圖像進行車輛檢測，得到所述多幀視頻圖像中每一車輛的檢測框；

5、根據(jù)每一車輛在所述多幀視頻圖像中的檢測框中心點，確定所述車輛在所述多幀視頻圖像中的行車軌跡；

6、基于各行車軌跡的第一夾角對所述各行車軌跡進行分組，得到至少一個軌跡組；其中，第一夾角為行車軌跡的軌跡線與視頻圖像的圖像坐標系縱軸的夾角，所述軌跡線是以行車軌跡的軌跡起點和軌跡終點為端點的連線；任一軌跡組內(nèi)各行車軌跡的第一夾角，均在預設角度區(qū)間內(nèi)或均在預設角度區(qū)間外；

7、根據(jù)所述軌跡組中各行車軌跡對應車輛的檢測框，確定所述軌跡組的平均車速；

8、基于所述平均車速確定表征所述軌跡組對應路段是否擁堵的路況檢測結(jié)果；其中，任一軌跡組內(nèi)的行車軌跡均位于所述軌跡組對應的路段中。

9、在一些可能的實施例中，所述基于各行車軌跡的第一夾角對所述各行車軌跡進行分組，得到至少一個軌跡組，包括：

10、針對任兩個待處理軌跡，確定所述兩個待處理軌跡的軌跡線間的第二夾角；

11、若所述第二夾角小于角度閾值，則確定所述兩個待處理軌跡位于相同的軌跡組；其中，所述待處理軌跡為第一夾角在預設角度區(qū)間內(nèi)的行車軌跡，或第一夾角在預設角度區(qū)間外的行車軌跡。

12、在一些可能的實施例中，所述根據(jù)所述軌跡組中各行車軌跡對應車輛的檢測框，確定所述軌跡組的平均車速，包括：

13、針對所述軌跡組內(nèi)的任一行車軌跡，確定所述行車軌跡對應第一圖像與第二圖像間的采集時差；其中，所述第一圖像為所述行車軌跡的軌跡起點所在的視頻圖像，所述第二圖像為所述行車軌跡的軌跡終點所在的視頻圖像；

14、基于所述行車軌跡的軌跡起點、軌跡終點和所述采集時差確定所述行車軌跡對應車輛的行車速度；

15、將所述軌跡組內(nèi)各行車軌跡對應車輛的行車速度的平均值，作為所述軌跡組的平均車速。

16、在一些可能的實施例中，所述基于所述行車軌跡的軌跡起點、軌跡終點和所述采集時差確定所述行車軌跡對應車輛的行車速度，包括：

17、根據(jù)所述軌跡起點和所述軌跡終點確定所述行車軌跡對應車輛在所述多幀視頻圖像中的位移距離；

18、從所述多幀視頻圖像中包含的全部檢測框中選定尺寸最小的最小檢測框，并根據(jù)所述最小檢測框確定所述多幀視頻圖像中的車輛長度值；

19、根據(jù)所述車輛長度值、所述位移距離和所述采集時差確定所述行車速度。

20、在一些可能的實施例中，所述根據(jù)所述最小檢測框確定所述多幀視頻圖像中的車輛長度值，包括：

21、若所述最小檢測框的檢測框高度大于所述最小檢測框的檢測框?qū)挾龋瑒t將所述檢測框高度作為所述車輛長度值；

22、否則，將所述檢測框?qū)挾茸鳛樗鲕囕v長度值。

23、在一些可能的實施例中，所述基于所述平均車速確定表征所述軌跡組對應路段是否擁堵的路況檢測結(jié)果，包括：

24、根據(jù)所述軌跡組中任一行車軌跡的第一夾角，確定所述軌跡組在所述多幀視頻圖像對應圖像坐標系內(nèi)的參考坐標軸；

25、根據(jù)所述軌跡組中各行車軌跡的檢測框中心點對應檢測框在所述參考坐標軸下的坐標值，確定所述軌跡組的車輛排隊長度；

26、根據(jù)所述軌跡組的車輛總數(shù)、所述車輛排隊長度和所述平均車速，確定所述路況檢測結(jié)果；其中，所述車輛總數(shù)是根據(jù)軌跡組中行車軌跡的數(shù)量確定的。

27、在一些可能的實施例中，所述根據(jù)所述軌跡組中任一行車軌跡的第一夾角，確定所述軌跡組在所述多幀視頻圖像對應圖像坐標系內(nèi)的參考坐標軸，包括：

28、若所述第一夾角位于所述預設夾角區(qū)間之外，則將所述圖像坐標系內(nèi)的縱軸作為所述參考坐標軸；

29、否則，將所述圖像坐標系內(nèi)的橫軸作為所述參考坐標軸。

30、在一些可能的實施例中，所述根據(jù)每一車輛在所述多幀視頻圖像中的檢測框中心點，確定所述車輛在所述多幀視頻圖像中的行車軌跡之前，所述方法還包括：

31、基于密度聚類函數(shù)對各檢測框中心點進行聚類計算，得到所述各檢測框中心點中的離散點；

32、將所述各檢測框中心點內(nèi)的離散點剔除。

33、第二方面，本技術實施例還提供了一種路況檢測裝置，包括：

34、車輛檢測單元，被配置為：響應于檢測指示，對目標相機采集的多幀視頻圖像進行車輛檢測，得到所述多幀視頻圖像中每一車輛的檢測框；

35、軌跡獲取單元，被配置為：根據(jù)每一車輛在所述多幀視頻圖像中的檢測框中心點，確定所述車輛在所述多幀視頻圖像中的行車軌跡；

36、軌跡分組單元，被配置為：基于各行車軌跡的第一夾角對所述各行車軌跡進行分組，得到至少一個軌跡組；其中，第一夾角為行車軌跡的軌跡線與視頻圖像的圖像坐標系縱軸的夾角，所述軌跡線是以行車軌跡的軌跡起點和軌跡終點為端點的連線；任一軌跡組內(nèi)各行車軌跡的第一夾角，均在預設角度區(qū)間內(nèi)或均在預設角度區(qū)間外；

37、車速獲取單元，被配置為：根據(jù)所述軌跡組中各行車軌跡對應車輛的檢測框，確定所述軌跡組的平均車速；

38、路況檢測單元，被配置為：基于所述平均車速確定表征所述軌跡組對應路段是否擁堵的路況檢測結(jié)果；其中，任一軌跡組內(nèi)的行車軌跡均位于所述軌跡組對應的路段中。

39、第三方面，本技術實施例還提供了一種電子設備，包括數(shù)據(jù)傳輸單元和處理器：

40、所述數(shù)據(jù)傳輸單元被配置為：接收檢測指示；

41、所述處理器被配置為：對目標相機采集的多幀視頻圖像進行車輛檢測，得到所述多幀視頻圖像中每一車輛的檢測框；

42、根據(jù)每一車輛在所述多幀視頻圖像中的檢測框中心點，確定所述車輛在所述多幀視頻圖像中的行車軌跡；

43、基于各行車軌跡的第一夾角對所述各行車軌跡進行分組，得到至少一個軌跡組；其中，第一夾角為行車軌跡的軌跡線與視頻圖像的圖像坐標系縱軸的夾角，所述軌跡線是以行車軌跡的軌跡起點和軌跡終點為端點的連線；任一軌跡組內(nèi)各行車軌跡的第一夾角，均在預設角度區(qū)間內(nèi)或均在預設角度區(qū)間外；

44、根據(jù)所述軌跡組中各行車軌跡對應車輛的檢測框，確定所述軌跡組的平均車速；

45、基于所述平均車速確定表征所述軌跡組對應路段是否擁堵的路況檢測結(jié)果；其中，任一軌跡組內(nèi)的行車軌跡均位于所述軌跡組對應的路段中。

46、第四方面，本技術實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)內(nèi)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)任一種上述第一方面的方法。

47、第五方面，本技術實施例一種計算機程序產(chǎn)品，其包括計算機指令，所述計算機指令存儲在計算機可讀存儲介質(zhì)中；當計算機設備的處理器從所述計算機可讀存儲介質(zhì)讀取所述計算機指令時，所述處理器執(zhí)行該計算機指令，使得所述計算機設備執(zhí)行上述任一種第一方面的方法。

48、本技術實施例中，通過對目標相機采集的多幀視頻圖像進行車輛檢測，得到視頻圖像中每一車輛的檢測框。繼而根據(jù)每一車輛在視頻圖像中的檢測框中心點，確定該車輛的行車軌跡。然后基于行車軌跡的軌跡線與圖像坐標系縱軸的夾角，對各行車軌跡進行分組，繼而將相同行駛方向的行車軌跡分到相同軌跡組。接下來，根據(jù)軌跡組內(nèi)各行車軌跡對應車輛的檢測框確定軌跡組的平均車速，并基于該平均車速確定軌跡組對應路段是否擁堵的路況檢測結(jié)果。上上述流程無需根據(jù)拍攝場景來設置路況檢測的參考標準，操作簡便且適用于多種相機拍攝場景。

49、本技術的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本公開而了解。本技術的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。