(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210729944.7 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人 广州云智易物联网有限公司 地址 510000 广东省广州市海珠区新港东 路28号M+创工场6号楼 2楼 (72)发明人 老家浩　 (74)专利代理 机构 杭州创智卓英知识产权代理 事务所(普通 合伙) 33324 专利代理师 季健康 (51)Int.Cl. G06V 20/54(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/50(2022.01)G06V 10/94(2022.01) G06T 7/73(2017.01) G08G 1/01(2006.01) (54)发明名称 视频AI识别车辆的拥堵状态的系统 (57)摘要 本发明公开一种视频AI识别车辆的拥堵状 态系统的系统， 包括， 视频图像转换模块， 将视频 图像转换成图像信息； 车辆位置计算模块， 计算 车辆在所述图像信息中的图像位置及置信度； 拥 堵状态识别模块， 具有窗口计算单元、 车辆颜色 计算单元、 数据缓存单元和拥堵状态计算单元， 所述窗口计算单元将时间段按照图像输入频率 划分成多段， 所述车辆颜色计算单元识别处于重 叠区域位置的叠放车辆颜色是否一致， 所述数据 缓存单元存储缓存车辆列表中的车辆位置信息， 所述车辆拥堵计算单元根据当前所述车辆位置 计算模块计算的车辆在所述图像信息中的图像 位置及置信度比对所述缓存单元中的缓存车辆 列表数据信息， 计算获得车辆的拥堵状态， 实现 车辆拥堵智能化管理。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115223109 A 2022.10.21 CN 115223109 A 1.一种视频AI识别车辆的拥堵状态系统， 其特 征在于， 包括： 视频图像转换模块， 将视频图像转换成图像信息； 车辆位置计算模块， 计算车辆在所述图像信息中的图像位置及置信度； 拥堵状态识别模块， 具有窗口计算单元、 车辆颜色计算单元、 数据缓存单元和拥堵状态 计算单元， 所述窗口计算单元将时间段按照图像输入频率划分成多段， 所述车辆颜色计算 单元识别处于重叠区域位置的叠放车辆颜色是否一致， 所述数据缓存单元存储缓存车辆列 表中的车辆位置信息， 所述车辆拥堵计算单元根据当前所述车辆位置计算模块计算的车辆 在所述图像信息中的图像位置及置信度比对所述缓存单元中的缓存车辆列表数据信息， 计 算获得车辆的拥堵状态。 2.如权利要求1所述的视频AI识别车辆的拥堵状态系统， 其特征在于， 所述窗口计算单 元将时间段按照图像输入频率划分成多段具体为将多个时间点计算结果反馈为时间段 的 计算结果的方法。 3.如权利要求1所述的视频AI识别车辆的拥堵状态系统， 其特征在于， 所述车辆颜色判 断单元识别处于重叠区域位置的叠放车辆颜色是否一致的方法具体为步骤S1： 转换车辆图 像颜色， 从BGR转换为HSV； 步骤S2： 拆分HSV蒙皮， 根据蒙皮得到颜色面板和 亮度面板； 步骤 S3： 3.循环图像每一个像素， 得到HSV直方图和亮度直方图； 步骤S4： 统计直方图中每种颜色 规定的范围， 最高者 为车辆颜色。 4.如权利要求1所述的视频AI识别车辆的拥堵状态系统， 其特征在于， 所述车辆拥堵计 算单元根据当前所述车辆位置计算模块计算的车辆在所述图像信息中的图像位置及置信 度比对所述缓存单 元中的缓存数据， 计算获得 车辆的拥堵状态的方法具体为： 步骤S10： 当所述车辆位置计算模块计算出的置信度低于设定参考值α 的车辆位置信 息， 面积设为x0， x1，……， xn； 步骤S20： 从所述缓存数据单元中获取时间窗口内最后一次车辆列表， 面积设为y0， y1，……， ym； 步骤S30： 循环所述车辆位置计算模块中的车辆位置列表， 与缓存车辆列表的每一个位 置进行交集,设交集 面积为xn∩ym， 则交集率计算： 如果找到缓存车辆列表中其中一个位置， 交集率大于设定参考值β， 且颜色一致， 则覆 盖缓存信息， 设定当前时间点 为真； 如果找不到， 在缓存车辆列表中新增一个车辆， 并设定当前时间点 为真； 如果缓存车辆列表中没有被覆盖的位置设定当前时间点 为假； 步骤S40： 计算每个位置在 当前时间窗口内每个时间点的真假状态， 每出现一个全为真 的位置设定总数加1； 当总数 大于设定参 考值γ时判断车辆处于拥堵状态。 5.如权利要求1所述的视频AI识别车辆的拥堵状态系统， 其特征在于， 所述视频图像转 换模块包括视频接入 单元、 定时执行单元、 图像采集单元和图像存储 单元， 所述视频接入单 元能够获取接入市场主流的视频设备输出信号， 所述定时执行单元按照一定的时间间隔控 制所述图像采集单元获取视频图像， 所述图像采集单元通过设备抓图获取图像或者解析视权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115223109 A 2频流获取图像， 所述图像存储单元将所述图像采集单元获取的图像存入本地形成本地消息 队列并推送图像获取消息 。 6.如权利要求5所述的视频AI识别车辆的拥堵状态系统， 其特征在于， 所述视频设备为 任意支持国标GB28 181、 ONVIF、 RTMP、 RTP、 WebRTC等视频协议的视频设备， 解析视频流获取 图像具体为通过视频流解析后， 从流中截取出图像， 推送图像获取消息包括图像本地存储 地址和设备信息 。 7.如权利要求5所述的视频AI识别车辆的拥堵状态系统， 其特征在于， 所述车辆位置计 算模块包括图像接 收单元， 图像预处理单元和人工智能模型推理单元， 所述图像接 收单元 从本地消息队列获取图像信息， 所述图像预处理单元将所述图像接收单元获取的图像裁剪 出目标推理区域和缩放为人工智能模型输入的像素组合与通道数， 人工智能模型推理单元 接收预处 理后的图像信息并推理出 车辆在图像位置及置信度。 8.如权利要求7所述的视频AI识别车辆的拥堵状态系统， 其特征在于， 所述人工智能模 型为基于深度学习网络MobileNet  object_detection_v2模型， 并通过大量采集车辆图片 进行模型 的优化训练， 目标推理区域为系统启动时配置的矩形区域， 人工智能模型输入的 像素组合与通道数为图像像素值与通道数为640 ×640×3， 图像位置为相 对于图像像素值 的矩形区域， 置信度为图像为车辆且出现在图像位置的可信程度， 在0 到1之间浮动。 9.如权利要求1所述的视频AI识别车辆的拥堵状态系统， 其特征在于， 还包括： 物联网 模块和智能联动模块， 所述物联网模块接收所述拥堵状态识别模块的输入 结果并上传至智 能联动模块， 所述智能联动模块根据接收到的车辆拥堵状态信息的态势变化 实时联动周边 车辆疏导装置 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115223109 A 3