【技术实现步骤摘要】
港口重型车辆的细粒度检测识别方法
本专利技术属于车辆检测领域，尤其涉及一种港口重型车辆的细粒度检测识别方法。
技术介绍
港口是重要的水陆集散地，港口重型车辆承担了大型货物在水陆运输之间转换的重要角色。在港口作业环境下车辆密度高，而且与中小型车辆相比，重型车辆的驾驶难度更大，这就对驾驶员提出了更高的要求。因此，研发针对港口重型车辆的辅助驾驶技术被提上日程，而其中对于港口重型车辆的检测与识别是该技术的基础与核心。港口的主要车辆类别为卡车(包括牵引车和车挂)、叉车等实际道路不常见的车辆。在港口作业环境下，不同姿态下的车辆在相机中的成像存在较大差异，且港口卡车存在携带短车挂、长车挂、已装载集装箱、未装载集装箱、正在装载集装箱等各类不同的状态场景组合。目前的车辆检测识别方案有一部分借助于昂贵的激光雷达设备，然而激光雷达虽然能够有效地检测出障碍物，但是其采集到的信息密度小，提取到目标特征很困难，因此仅通过激光雷达难以在环境中识别出车辆。其他一些利用相机作为传感器的车辆检测识别方案，鲜有针对港口作业环境，更无法对港口重型车辆做出细粒度的检测识别，为辅助驾驶系统提供的用于决策控制...
【技术保护点】
1.一种港口重型车辆的细粒度检测识别方法，其特征是：在驾驶车辆上安装镜头朝向车辆行驶前方的高清相机，将高清相机与计算模块连接，使用计算模块读取相机的成像数据，进行前方视野范围内的车辆检测识别，具体方法步骤如下：1)采集目标港口车辆在相机中的成像信息①采集港口作业环境图像数据，并对图像中的车辆检测目标进行标注，将标注好的图像样本数据用于模型训练，构建多组滤波器模板和目标可变形组件空间模型，提取出空间模型和滤波器模板；②使用滑动窗口方法在标注好的图像上提取候选窗口，计算图像的方向梯度直方图特征，根据方向梯度直方图金字塔训练全局的根滤波器和多个部件模型，其中每个部件模型都包含一个...
【技术特征摘要】
1.一种港口重型车辆的细粒度检测识别方法，其特征是：在驾驶车辆上安装镜头朝向车辆行驶前方的高清相机，将高清相机与计算模块连接，使用计算模块读取相机的成像数据，进行前方视野范围内的车辆检测识别，具体方法步骤如下：1)采集目标港口车辆在相机中的成像信息①采集港口作业环境图像数据，并对图像中的车辆检测目标进行标注，将标注好的图像样本数据用于模型训练，构建多组滤波器模板和目标可变形组件空间模型，提取出空间模型和滤波器模板；②使用滑动窗口方法在标注好的图像上提取候选窗口，计算图像的方向梯度直方图特征，根据方向梯度直方图金字塔训练全局的根滤波器和多个部件模型，其中每个部件模型都包含一个部件滤波器和一个空间模型；所述部件滤波器用于响应车头、车挂、车轮、货箱类车辆组件，空间模型定义了每个检测到的部件在全局检测窗口中出现的相对位置，用于计算部件位置变化带来的变形损失；2)响应变换及合并响应①检测过程中，对于采集到的图像数据，提取其方向梯度直方图特征金字塔，计算低分辨率特征和根滤波器之间的响应；②计算高分辨率特征与各个部件滤波器之间的响应，对响应计算结果做尺寸变换后，合并两部分的响应计算结果，与之前训练得到的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘子健，史小林，刘鹤云，
申请(专利权)人：北京主线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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