一种车辆长度计算方法、装置、系统及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能交通领域，具体为一种车辆长度计算方法、装置、系统及计算机设备。所述方法包括：构建图片数据集；调用图片标注工具对所述数据集中的图片进行标注，构建出标注数据集；获取所述标注数据集的格式，更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应，利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练获得相应权重文件；调用所述权重文件，利用所述YOLO模型对需要识别的图片进行预处理；构建车长信息表，将所述YOLO模型识别的结果与所述车长信息表进行匹配，从而获取车辆的长度信息。本发明专利技术实现了对车辆长度的计算，应用于智能交通领域，可推动智能驾驶的发展，也可以用于车辆的归类，为交通、物流分析提供了基础数据。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆长度计算方法、装置、系统及计算机设备
本专利技术涉及智能交通领域，特别是涉及一种车辆长度计算方法、装置、系统及计算机设备。
技术介绍
目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标图像的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中，需要对多个目标进行实时处理时，目标自动提取和识别就显得特别重要。随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪的研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、智能监控系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。现有技术中，目标检测常用R-CNN（CNN：ConvolutionalNeuralNetworks，即卷积神经网络，R-CNN即RegionswithCNNfeatures，将大型卷积神经网络(CNNs)应用于自下而上的候选区域以定位和分割物体的方法）网络模型及YOLO（YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection，一种目标检测算法）网络模型，但是这两种模型只能用于对图片中的物体进行分类，应用于智能交通领域，无法对车辆长度进行很好的分类，无法满足智能化交通系统的发展要求。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述的问题，提供一种车辆长度计算方法、装置、系统及计算机设备。本专利技术一个实施例中提供了一种车辆长度计算方法，所述方法包括：构建图片数据集；调用图片标注工具对所述数据集中的图片进行标注，将标注结果与原图片分别存放到不同的文件夹中，保证每一个原图片都有对应的标注文件，从而构建出标注数据集；获取所述标注数据集的格式，更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应，利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练，训练结束之后，获得适用于应用环境的权重文件；调用所述权重文件，利用所述YOLO模型对需要识别的图片进行预处理，在所述需要识别的图片中标记车辆的位置，初步判断车辆的长度类型；依据网络上公布的车辆信息以及所述图片数据应用场景中出现的车辆类型构建车长信息表，将所述YOLO模型识别的结果与所述车长信息表进行匹配，从而获取车辆的长度信息。在另一个实施例中，本专利技术还提供了一种车辆长度计算装置，所述装置包括：数据集构建模块，用于构建图片数据集；标注模块，用于调用图片标注工具对所述数据集中的图片进行标注，将标注结果与原图片分别存放到不同的文件夹中，保证每一个原图片都有对应的标注文件，从而构建出标注数据集；训练模块，用于获取所述标注数据集的格式，更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应，利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练，训练结束之后，获得适用于应用环境的权重文件；预处理模块，用于调用所述权重文件，利用所述YOLO模型对需要识别的图片进行预处理，在所述需要识别的图片中标记车辆的位置，初步判断车辆的长度类型；匹配模块，用于依据网络上公布的车辆信息以及所述图片数据应用场景中出现的车辆类型构建车长信息表，将所述YOLO模型识别的结果与所述车长信息表进行匹配，从而获取车辆的长度信息。在另一个实施例中，本专利技术实施例还提供了一种车辆长度计算系统，包括：如以下任一项所述的车辆长度计算装置；以及与所述车辆长度计算装置相连的图像获取装置，用于获取应用场景的现场图片。在另一个实施例中，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述车辆长度计算方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述车辆长度计算方法的步骤。上述一种车辆长度计算方法方法、装置、计算机设备和存储介质，通过利用所述方法应用场景的图片构建图片数据集，利用YOLO模型对所述数据集进行训练，得到适用于所述应用环境的权重文件，YOLO模型调用所述权重文件对需要识别的图片进行车辆标记，制作车辆长度信息表并利用所述信息表对标记出的车辆进行匹配，获取对应的车辆长度信息。采用本专利技术可以实现对摄像机采集到的车辆图片进行车辆长度计算，应用于智能驾驶领域，可以提高智能驾驶系统对车辆的识别能力，更好地行进路线规划，防止事故的发生，同时也可以应用于交通管理及物流分析等领域。附图说明图1为一个实施例中提供的一种车辆长度计算方法方法的应用环境图；图2为一个实施例中一种车辆长度计算方法方法的流程图；图3为一个实施例中一种车辆长度计算装置的结构框图；图4为一个实施例中一种车辆长度计算系统的结构框图；图5为一个实施例中计算机设备的内部结构框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。图1为一个实施例中提供的一种车辆长度计算方法方法的应用环境图，如图1所示，在该应用环境中，包括车辆长度计算装置110、图像获取装置120以及现场车辆130。本实施例中，所述车辆长度计算装置110可以集成于车载控制系统，作为智能驾驶系统的一部分，对车辆行进中遇到的车辆进行长度计算，避免车辆的碰撞，也可以固定设置于特定场合，如停车场、收费站或者临时交通临检站等，对经过的车辆进行分析计算，当然，还可以用于车辆信息的采集，为系统分析提供数据支撑，如物流分析等方面，本申请对此不作限定。本实施例中，所述图像获取装置120可以摄像机，也可以是其它带有图像采集功能的设备，如行车记录仪，手机，监控摄像头等，其与所述车辆长度计算装置110通过有线或者无线的方式相连。本实施例中，所述现场车辆130可以是任何类型的车辆，可能是运动的，也可以静止的，采集到的图像可以是其正面也可以是其侧面，或者其它角度，进一步地，采集到的图像中的车辆也可以是部分被遮挡的。通过所述图像获取装置获取车辆图像，通过所述车辆长度计算装置对所述图像进行计算，从而得到所述现场车辆长度A。本专利技术实施例提供的一种车辆长度计算方法应用于实际场合，硬件设备完全利用现有技术可以实现，无需开发、增设新设备，易于实现。在本专利技术另一个实施例中，提出了一种车辆长度计算方法方法，本实施例主要以该方法应用于上述图1中的车辆长度计算装置110来举例说明。如图2所述，具体可以包括以下步骤：步骤S201，构建图片数据集；步骤S202，调用图片标注工具对所述数据集中的图片进行标注，将标注结果与原图片分别存放到不同的文件夹中，保证每一个原图片都有对应的标注文件，从而构建出标注数据集；步骤S203，获取所述标注数据集的格式，更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应，利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练，训练结束之后，获得适用于应用环境本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆长度计算方法，其特征在于，所述方法包括：构建图片数据集；调用图片标注工具对所述数据集中的图片进行标注，将标注结果与原图片分别存放到不同的文件夹中，保证每一个原图片都有对应的标注文件，从而构建出标注数据集；获取所述标注数据集的格式，更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应，利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练，训练结束之后，获得适用于应用环境的权重文件；调用所述权重文件，利用所述YOLO模型对需要识别的图片进行预处理，在所述需要识别的图片中标记车辆的位置，初步判断车辆的长度类型；依据网络上公布的车辆信息以及所述图片数据应用场景中出现的车辆类型构建车长信息表，将所述YOLO模型识别的结果与所述车长信息表进行匹配，从而获取车辆的长度信息。

【技术特征摘要】
1.一种车辆长度计算方法，其特征在于，所述方法包括：构建图片数据集；调用图片标注工具对所述数据集中的图片进行标注，将标注结果与原图片分别存放到不同的文件夹中，保证每一个原图片都有对应的标注文件，从而构建出标注数据集；获取所述标注数据集的格式，更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应，利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练，训练结束之后，获得适用于应用环境的权重文件；调用所述权重文件，利用所述YOLO模型对需要识别的图片进行预处理，在所述需要识别的图片中标记车辆的位置，初步判断车辆的长度类型；依据网络上公布的车辆信息以及所述图片数据应用场景中出现的车辆类型构建车长信息表，将所述YOLO模型识别的结果与所述车长信息表进行匹配，从而获取车辆的长度信息。2.如权利要求1所述的一种车辆长度计算方法，其特征在于，所述构建图片数据集包括以下步骤：获取所述方法应用场景的现场图片作为数据集主体；从网络上获取与所述现场图片相近的图片作为所述数据集的补充；将所述数据集的所有图片按照预设比例划分为训练集与测试集。3.如权利要求1所述的一种车辆长度计算方法，其特征在于，所述获取所述标注数据集的格式，更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应，利用所述YOLO模型对所述标注数据集进行训练，训练结束之后，获得适用于应用环境的权重文件，包括以下步骤：获取所述标注数据集的格式；将所述标注数据集的格式传送给GPU服务器，所述GPU服务器更改YOLO模型参数使之与所述标注数据集格式相适应，并对所述标注数据集进行训练；获取所述GPU服务器训练得到的适用于应用环境的权重文件。4.一种车辆长度计算装置，所述装置包括：数据集构建模块，用于构建图片数据集；标注模块，用于调用图片标注工具对所述数据集中的图片进行标注，将标注结果与原图片分别存放到不同的文件夹中，保证每一个原图片都有对应的标注文件，从而构建出标注数据集；训练模块，用于获取所述标注数据集的格式，更改Y...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘琼，邱振鲁，陈龙，韩彩亮，
申请(专利权)人：上海新增鼎数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31