技术特征：
1.一种酒驾识别方法，其特征在于，包括：获取摄像头采集的道路交通中的图像帧数据；获取所述图像帧数据中的待测车辆的散点轨迹；其中，所述散点轨迹中的每个散点对应所述图像帧数据的其中一帧图像中的待测车辆；基于所述散点轨迹，拟合出平滑曲线，并计算所述平滑曲线中每个所述散点的曲率；基于所述平滑曲线中每个所述散点的曲率，确定所述待测车辆的驾驶员是否存在酒驾行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述图像帧数据中的待测车辆的散点轨迹，包括：基于预设的车辆检测模型及追踪算法，获取所述图像帧数据中的待测车辆的行驶距离；当所述行驶距离达到预设移动距离后，获取所述图像帧数据中的待测车辆的散点轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述追踪算法对所述待测车辆进行标记，形成对应的矩形框；所述获取所述图像帧数据中的待测车辆的散点轨迹，包括：获取所述图像帧数据的每帧图像中的待测车辆的矩形框；获取所述每帧图像中的待测车辆的矩形框的中点，生成所述待测车辆的散点轨迹。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述平滑曲线中每个所述散点的曲率，确定所述待测车辆的驾驶员是否存在酒驾行为，包括：基于所述平滑曲线中每个所述散点的曲率，确定曲率大于预设曲率阈值的散点占所有散点的数量比例；当所述数量比例大于预设比例阈值时，确定所述待测车辆的驾驶员存在酒驾行为。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于在当前时刻前的预设时间段内检测到的车辆的各散点的曲率，动态调整所述预设比例阈值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述平滑曲线中每个所述散点的曲率，确定所述待测车辆的驾驶员是否存在酒驾行为，包括：基于所述平滑曲线中每个所述散点的曲率，确定相邻预设间隔的两个散点之间的曲率变化率；当存在所述曲率变化率大于预设变化率阈值的两个散点时，确定所述待测车辆的驾驶员存在酒驾行为。7.根据权利要求4或6所述的方法，其特征在于，在所述基于所述散点轨迹，拟合出平滑曲线，并计算所述平滑曲线中每个所述散点的曲率之前，所述方法还包括：确定所述待测车辆的行驶方向朝向同一方向。8.一种酒驾识别装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取摄像头采集的道路交通中的图像帧数据；第二获取模块，用于获取所述图像帧数据中的待测车辆的散点轨迹；其中，所述散点轨迹中的每个散点对应所述图像帧数据的其中一帧图像中的待测车辆；
计算模块，用于基于所述散点轨迹，拟合出平滑曲线，并计算所述平滑曲线中每个所述散点的曲率；确定模块，用于基于所述平滑曲线中每个所述散点的曲率，确定所述待测车辆的驾驶员是否存在酒驾行为。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器和所述存储器连接；所述存储器用于存储程序；所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序，执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被计算机运行时执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
技术总结
本申请提供一种酒驾识别方法、装置，电子设备及存储介质。该方法包括：获取摄像头采集的道路交通中的图像帧数据；获取图像帧数据中的待测车辆的散点轨迹；其中，散点轨迹中的每个散点对应图像帧数据的其中一帧图像中的待测车辆；基于散点轨迹，拟合出平滑曲线，并计算平滑曲线中每个散点的曲率；基于平滑曲线中每个散点的曲率，确定待测车辆的驾驶员是否存在酒驾行为。通过上述方式能够对道路交通中的酒驾车辆进行快速识别，节省警力，并且仅需通过采集的图像即可确定是否酒驾，可以扩大酒驾检测范围。测范围。测范围。
技术研发人员：张发恩 林国森
受保护的技术使用者：创新奇智（上海）科技有限公司
技术研发日：2022.02.21
技术公布日：2022/5/25