一种基于深度学习的车辆闯红灯识别判定方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习的车辆闯红灯识别判定方法,包括以下步骤：获取视频流，对视频流进行抽帧处理，并对视频流中的场景进行区域标定；采集车辆数据并标注，建立车辆种类标注数据集，采用Yolov5s模型对不同种类车辆进行结构化检测训练；用MobilenNetV1模型来进行红绿灯状态的分类检测，判断当前的红绿灯状态与车辆通行状态连动；对标定区域内的车辆进行轨迹追踪，对目标车辆轨迹记录；根据目标车辆轨迹结果，进行目标车辆行驶方向和闯红灯状态的判定。本发明能够很大程度上降低硬件成本，降低现场施工人员的人工和维护成本，还避免了对道路进行二次破坏，有效节省了资源又可提高准确性。