(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 202210375936.7 (22)申请日 2022.04.11 (71)申请人 西北工业大 学 地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号 (72)发明人 沈钧戈　毛昭勇　王亦晨　王鑫　 (74)专利代理 机构 北京东方盛凡知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11562 专利代理师 李瑞雨 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 7/246(2017.01) (54)发明名称 一种公路运行状态的安全监测系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种公路运行状态的安全监 测系统及方法， 包括： 数据采集模块， 用于采集车 辆的道路行驶数据； 车辆检测模块， 与数据采集 模块连接， 用于对道路行驶数据进行处理， 获得 车辆检测框信息； 车辆跟踪模块， 与车辆检测模 块连接， 用于根据车辆检测框信息对 车辆进行跟 踪， 获得车辆的坐标轨迹信息； 检测判断模块， 与 车辆跟踪模块连接， 用于根据坐标轨迹信息进行 道路异常事件的判断， 获得判断结果。 本发明能 够实现对公路运行状态进行可靠、 高效的监测， 发生交通异常事件可高效地确定事件类型， 为交 通综合管理提供技 术支撑和决策依据。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 114677647 A 2022.06.28 CN 114677647 A 1.一种公路运行状态的安全监测系统,其特 征在于， 包括： 数据采集模块， 用于采集车辆的道路行驶数据； 车辆检测模块， 与所述数据采集模块连接， 用于对所述道路行驶数据进行处理， 获得车 辆检测框信息； 车辆跟踪模块， 与所述车辆检测模块连接， 用于根据所述车辆检测框信息对车辆进行 跟踪， 获得 所述车辆的坐标轨 迹信息； 检测判断模块， 与所述车辆跟踪模块连接， 用于根据所述坐标轨迹信息进行道路异常 事件的判断， 获得判断结果。 2.根据权利要求1所述的公路运行状态的安全监测系统， 其特 征在于， 所述数据采集模块至少包括数据采集单 元、 数据处 理单元、 第一数据传输单 元； 所述数据采集单 元、 数据处 理单元、 数据传输单 元依次连接； 所述数据采集单 元用于实时采集车辆行驶的视频流数据； 所述数据处理单元用于将所述视频流数据以连续帧序列的结构进行分解， 获得连续帧 图像数据； 所述第一数据传输单 元用于将所述连续帧图像数据传送至所述车辆检测模块。 3.根据权利要求1所述的公路运行状态的安全监测系统， 其特 征在于， 还包括车辆检测构建模块， 所述车辆检测构建模块至少包括第一构建单元、 第二构建 单元、 第三构建单 元； 所述第一构建单 元用于构建轻量 化特征提取网络和回环特 征金字塔网络； 所述第二构建单元用于基于第一车辆检测模块和所述轻量化特征提取网络构建第二 车辆检测模块； 所述第三构建单元用于基于所述第二车辆检测模块和所述回环特征金字塔网络构建 所述车辆检测模块。 4.根据权利要求1所述的公路运行状态的安全监测系统， 其特 征在于， 所述车辆检测模块至少包括第二数据传输单 元、 数据检测单 元； 所述第二数据传输单 元用于接收连续帧图像数据； 所述数据检测单元用于根据连续帧图像进行车辆信 息检测， 获得车辆检测框大小和车 辆检测框位置信息 。 5.根据权利要求1所述的公路运行状态的安全监测系统， 其特 征在于， 所述车辆跟踪模块基于所述车辆检测框大小和车辆检测框位置信息， 通过DeepS ORT多 目标跟踪方法获得 连续帧内车辆的坐标轨 迹信息。 6.一种公路运行状态的安全监测方法， 其特 征在于， 包括， 采集车辆的道路行驶数据， 对所述道路行驶数据进行处 理， 获得车辆检测框信息； 根据所述车辆检测框信息对车辆进行跟踪， 获得 所述车辆的坐标轨 迹信息； 根据所述 坐标轨迹信息进行道路异常事 件的判断， 获得判断结果。 7.根据权利要求6所述的公路运行状态的安全监测方法， 其特 征在于， 采集车辆的道路行驶数据， 对所述道路行驶数据进行处理的过程包括， 实时采集车辆 行驶的视频流数据， 将所述视频流数据以连续帧序列的结构进行分解， 获得连续帧图像数 据。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114677647 A 28.根据权利要求6所述的公路运行状态的安全监测方法， 其特 征在于， 获得所述车辆检测框信 息的过程包括， 构建轻量化特征提取网络和回环特征金字塔网 络， 基于所述轻量化特征提取网络和回环特征金字塔网络构建轻量化车辆检测模型； 将连 续帧图像数据输入所述轻量化车辆检测模型进行回环特征金字塔网络多尺度特征融合， 获 得车辆检测框大小和车辆检测框位置信息 。 9.根据权利要求8所述的公路运行状态的安全监测方法， 其特 征在于， 构建所述轻量 化特征提取网络还 包括， 调节深度卷积神经网络的超参数； 所述超参数至少包括学习率、 权 重衰减系数、 批次大小、 权 重衰减系数。 10.根据权利要求6所述的公路运行状态的安全监测方法， 其特 征在于， 根据所述车辆检测框信 息对车辆进行跟踪包括， 基于所述车辆检测框大小和车辆检测 框位置信息， 通过De epSORT多目标跟踪方法获得 连续帧内车辆的坐标轨 迹信息。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114677647 A 3