一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质，包括：在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，并输出车辆样本的整体外观信息；根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测；通过当前路面图像和部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测；结合整体外观信息、视点预测结果和目标车辆部件检测结果，推理出目标车辆部件构成整车的概率。本申请通过在不同视点离线学习部件外观模型和道路结构概率视点图，为车辆重构提供对比帮助，以及进行在线处理车辆部件检测和车辆概率推理，这样在复杂多交通环境下提高车辆检测的鲁棒性和精准度，解决多视点和遮挡问题，同时降低计算成本。

Road vehicle detection method, device, equipment and storage medium

This application discloses a road vehicle detection method, device, equipment and storage medium, including: establishing a component appearance model for different parts of a vehicle sample under multiple viewpoints, and outputting the overall appearance information of the vehicle sample; generating a probabilistic viewpoint map of the road structure according to the road information structure and viewpoint distribution, providing when Vehicle samples in the specific location of the viewpoint prediction; through the current road image and component appearance model matching target vehicle components detection; combined with the overall appearance information, viewpoint prediction results and target vehicle components detection results, inferred the target vehicle components constitute the probability of the whole vehicle. This application provides comparative assistance for vehicle reconfiguration by offline learning component appearance models and road structure probabilistic viewpoint maps from different viewpoints, as well as on-line processing of vehicle component detection and vehicle probabilistic reasoning, thus improving the robustness and accuracy of vehicle detection in complex multi-traffic environments, and solving multi-view and occlusion problems. The problem also reduces the computational cost.

【技术实现步骤摘要】
一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及道路车辆检测领域，特别是涉及一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
目前，道路车辆检测方法已经得到广泛的研究，是高效驾驶辅助系统(Advanceddriverassistancesystems，ADAS)和自动驾驶系统的关键问题。现有的方法是利用汽车外观多样的特点如对称性，边缘，阴影等图像特征等被广泛用于汽车检测和分类，如Haar特征和取向特征直方图。但是车辆的外观可能在不同的视点上变化很大，或者有时由于基础公共设施的遮挡和有限的摄像机视野只能观察到部分汽车零部件等带来的问题。因此，如何解决多车道交通方式场景下的多视点和遮挡问题，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质，可以提高车辆检测的精准度和鲁棒性，解决多车道交通方式场景下的多视点和遮挡问题。其具体方案如下：一种道路车辆检测方法，包括：在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，并输出车辆样本的整体外观信息；根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测；通过当前路面图像和所述部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测；结合所述整体外观信息、所述视点预测结果和所述目标车辆部件检测结果，推理出目标车辆部件构成整车的概率。优选地，在本专利技术实施例提供的上述道路车辆检测方法中，在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，具体包括：在多个视点下将安装在车辆样本的不同部件的部件滤波器和覆盖整个车辆样本的根滤波器获取的数据以及所述部件滤波器相对于所述根滤波器的空间位置信息进行HOG特征检测，生成HOG特征外观模型；根据所述HOG特征外观模型，输出车辆样本的不同部件相对于整个车辆样本的位置偏移以及视点信息；根据所述位置偏移和所述视点信息，由所述部件滤波器训练车辆的不同部件，对各个部件进行空间约束，获取在至少四个视点各部件的部件外观模型。优选地，在本专利技术实施例提供的上述道路车辆检测方法中，根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测，具体包括：通过路线图和视点通道检测器获取交通方向和车道结构；根据获取的所述交通方向和车道结构，产生自我车框的网格图；确定车辆样本在网格图中不同视点下观察的概率分布，以生成道路结构概率视点图；根据所述道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测。优选地，在本专利技术实施例提供的上述道路车辆检测方法中，通过当前路面图像和所述部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测，具体包括：对车辆样本进行根滤波器特征的学习；从所述根滤波器特征中获得部件滤波器特征；通过所述部件滤波器特征，检测出当前路面图像中提取的目标车辆部件所在位置和视角信息并添加至所述部件外观模型；通过所述部件外观模型，对所述目标车辆部件进行空间约束。优选地，在本专利技术实施例提供的上述道路车辆检测方法中，检测出当前路面图像中提取的目标车辆部件所在位置和视角信息，具体包括：当前路面图像中提取的目标车辆部件未被遮挡时，计算出所述目标车辆部件的检测分数；当前路面图像中提取的目标车辆部件被遮挡时，赋予一个恒定值来替代遮挡的目标车辆部件。本专利技术实施例还提供了一种道路车辆检测装置，包括：模型建立模块，用于在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，并输出车辆样本的整体外观信息；视点图生成模块，用于根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测；部件检测模块，用于通过当前路面图像和所述部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测；概率推理模块，用于结合所述整体外观信息、所述视点预测结果和所述目标车辆部件检测结果，推理出目标车辆部件构成整车的概率。本专利技术实施例还提供了一种道路车辆检测设备，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如本专利技术实施例提供的上述道路车辆检测方法。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例提供的上述道路车辆检测方法。本专利技术所提供的一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质，包括：在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，并输出车辆样本的整体外观信息；根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测；通过当前路面图像和部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测；结合整体外观信息、视点预测结果和目标车辆部件检测结果，推理出目标车辆部件构成整车的概率。本专利技术分为离线学习和在线处理两部分，在不同视点离线学习建立部件外观模型和生成道路结构概率视点图，为车辆重构提供对比帮助，以及进行在线处理车辆部件检测和车辆概率推理，这样在复杂多交通环境下提高车辆检测的鲁棒性，在一个概率推理框架中增强识别的精准度，解决多车道交通方式场景下的多视点和遮挡问题，同时降低计算成本，具有更强的实用性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的道路车辆检测方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的道路车辆检测装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供一种道路车辆检测方法，如图1所示，包括以下步骤：S101、在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，并输出车辆样本的整体外观信息；S102、根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测；S103、通过当前路面图像和部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测；S104、结合整体外观信息、视点预测结果和目标车辆部件检测结果，推理出目标车辆部件构成整车的概率。在本专利技术实施例提供的上述道路车辆检测方法中，具体可以分为离线学习和在线处理两部分，首先在不同视点离线学习建立部件外观模型和生成道路结构概率视点图，为车辆重构提供对比帮助，然后再进行在线处理车辆部件检测和车辆概率推理，这样在复杂多交通环境下提高车辆检测的鲁棒性，在一个概率推理框架中增强识别的精准度，解决多车道交通方式场景下的多视点和遮挡问题，同时降低计算成本，具有更强的实用性。进一步地，在具体实施时，在本专利技术实施例提供的上述道路车辆检测方法中，步骤S101在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，具体可以包括以下步骤：第一步、在多个视点下将安装在车辆样本的不同部件的部件滤波器和覆盖整个车辆样本的根滤波器获取的数据以及部件滤波器相对于根滤波器的空间位置信息进行HOG(HistogramofOrientedGradient，方向梯度直方图)特征检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种道路车辆检测方法，其特征在于，包括：在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，并输出车辆样本的整体外观信息；根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测；通过当前路面图像和所述部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测；结合所述整体外观信息、所述视点预测结果和所述目标车辆部件检测结果，推理出目标车辆部件构成整车的概率。

【技术特征摘要】
1.一种道路车辆检测方法，其特征在于，包括：在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，并输出车辆样本的整体外观信息；根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测；通过当前路面图像和所述部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测；结合所述整体外观信息、所述视点预测结果和所述目标车辆部件检测结果，推理出目标车辆部件构成整车的概率。2.根据权利要求1所述的道路车辆检测方法，其特征在于，在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，具体包括：在多个视点下将安装在车辆样本的不同部件的部件滤波器和覆盖整个车辆样本的根滤波器获取的数据以及所述部件滤波器相对于所述根滤波器的空间位置信息进行HOG特征检测，生成HOG特征外观模型；根据所述HOG特征外观模型，输出车辆样本的不同部件相对于整个车辆样本的位置偏移以及视点信息；根据所述位置偏移和所述视点信息，由所述部件滤波器训练车辆的不同部件，对各个部件进行空间约束，获取在至少四个视点各部件的部件外观模型。3.根据权利要求1所述的道路车辆检测方法，其特征在于，根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测，具体包括：通过路线图和视点通道检测器获取交通方向和车道结构；根据获取的所述交通方向和车道结构，产生自我车框的网格图；确定车辆样本在网格图中不同视点下观察的概率分布，以生成道路结构概率视点图；根据所述道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测。4.根据权利要求2所述的道路车辆检测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：王涛，王静，蔡浩洁，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44