技术特征：
1.一种基于视频监控的车辆违法行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：确定视频内各车道监测区域边线，同时对进入所述车道监测区域内的车辆进行框选，确定车辆的质心坐标；以质心坐标为基点绘制水平射线；根据水平射线与车辆所在车道区域边线的交点数，判断车辆是否存在变道行为；若车辆存在变道行为，且该变道行为发生的一段时间内该车辆还存在变道行为，则判断车辆存在连续变道行为。2.根据权利要求1所述的基于视频监控的车辆违法行为检测方法，其特征在于，所述车道监测区域边线包括车道两侧边线以及视频内车道两端位置处车道两侧边线的连线。3.根据权利要求1所述的基于视频监控的车辆违法行为检测方法，其特征在于，所述确定车辆的质心坐标包括：判断车辆类型；若车辆为小型或中小型车辆，则以车辆选定框的中心点作为质心坐标；若车辆为中大型或大型车辆，则设车辆质心坐标为(x
t
,y
t
)，计算公式为：y
t
＝y2式中：x1为选定框左上角的x轴坐标；x2为选定框右下角的x轴坐标；y2为选定框右下角的y轴坐标。4.根据权利要求1所述的基于视频监控的车辆违法行为检测方法，其特征在于，所述根据水平射线与车辆所在车道区域边线的交点数，判断车辆是否存在变道行为，包括：若水平射线与车辆所在车道区域边线的交点数为奇数，则判断车辆不存在变道行为；若水平射线与车辆所在车道区域边线的交点数为偶数，则判断车辆存在变道行为；若水平射线与车辆所在车道区域边线的交点数为无数个，则改变射线角度重新判断交点数。5.根据权利要求1所述的基于视频监控的车辆违法行为检测方法，其特征在于，所述确定车辆的质心坐标，之后还包括：沿车道方向绘制多个虚拟线圈；当车辆的质心坐标进入一个虚拟线圈时，判断前序时刻该质心坐标是否存在于另一个虚拟线圈中；若存在，则根据质心坐标进行虚拟线圈的顺序以及车道的行驶方向判断车辆是否存在逆行行为。6.根据权利要求5所述的基于视频监控的车辆违法行为检测方法，其特征在于，所述判断前序时刻该质心坐标是否存在于另一个虚拟线圈中，之后还包括：若存在，则根据前序时刻通过的虚拟线圈中记录的质心坐标的数量判断车辆的车速；将所述车速与车道限速数值进行比较，判断车辆是否超速。7.根据权利要求6所述的基于视频监控的车辆违法行为检测方法，其特征在于，记录一个所述质心坐标的时间为1/n秒，其中n为帧数。8.根据权利要求7所述的基于视频监控的车辆违法行为检测方法，其特征在于，所述车速的计算公式为：
式中：p1，p2为车辆先后经过线圈两端时所记录的车辆质心坐标的个数；s为虚拟线圈实际的长度；v为车速。
技术总结
本发明涉及一种基于视频监控的车辆违法行为检测方法，该方法包括：确定视频内各车道监测区域边线，同时对进入车道监测区域内的车辆进行框选，确定车辆的质心坐标；以质心坐标为基点绘制水平射线；根据水平射线与车辆所在车道区域边线的交点数，判断车辆是否存在变道行为；若车辆存在变道行为，且该变道行为发生的一段时间内该车辆还存在变道行为，则判断车辆存在连续变道行为。上述检测方法，通过在车道内建立车辆监测区域，并对进入该区域的车辆的质心坐标进行定位，同时以该质心坐标为基点建立水平射线，通过该水平射线与车辆监测区域边线的交点数判断车辆是否存在连续变道，该方法能够对车辆进行实时检测，且准确性较强。且准确性较强。且准确性较强。
技术研发人员：李易 牛犇
受保护的技术使用者：上海海事大学
技术研发日：2022.07.25
技术公布日：2023/1/17