一种车辆检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种车辆检测方法，涉及目标检测技术领域，获取图像，并依据所述图像的图像信息确定在所述图像中包含有车辆的目标包围框的区域信息；依据所述目标包围框的区域信息确定所述目标包围框的不确定度；依据所述目标包围框的区域信息以及所述目标包围框的不确定度确定所述车辆的位置。本申请利用不确定度，可提高检测车辆的精度。本申请检测车辆的方法鲁棒性强，在不同光照、背景、角度、车辆尺寸等条件下均可对车辆进行较好的检测，帮助交通和公安等部门完成交通监控等任务，极大地降低人力成本。并且，本方法用于自动驾驶领域，实时检测道路上的车辆，为自动驾驶系统提供帮助。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆检测方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及目标检测
，特别是涉及一种车辆检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
近年来，随着人工智能理论和技术的不断完善和发展，高级驾驶辅助系统对汽车行业的发展起到了举足轻重的作用，各大车企也在逐渐从传统车向智能车方向过渡。车辆检测是无人驾驶系统中的一个重要环节。在真实的交通场景下，目标检测受到光照、遮挡等诸多因素的影响。准确地对复杂交通场景下的车辆目标进行识别和定位，能提高无人驾驶技术的安全性。在视频中把目标提取出来，这个领域综合了很多学科的知识，包括计算机视觉、图像处理、人工智能、数学建模等一系列的知识。从计算机存储的角度来看，视频数据由一系列的图像组成，而每一帧的图像都由固定数量的像素点组成。现有技术中，实时基于目标检测算法YOLOv3提出了Attention-YOLOv3算法，该算法借鉴了基于项的注意力机制，将通道注意力及空间注意力机制加入特征提取网络之中，使用经过筛选加权的特征向量来替换原有的特征向量进行残差融合。同时对YOLOv3的anchor选取进行优化，对视频车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆检测方法，所述方法应用于在自动驾驶过程中对附近车辆位置的检测，其特征在于，包括：/n获取图像，并依据所述图像的图像信息确定在所述图像中包含有车辆的目标包围框的区域信息，其中，所述目标包围框的区域信息包括所述目标包围框的中心点在所述图像中的坐标、所述目标包围框的宽度和所述目标包围框的高度；/n依据所述目标包围框的区域信息确定所述目标包围框的不确定度；/n依据所述目标包围框的区域信息以及所述目标包围框的不确定度确定所述车辆的位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆检测方法，所述方法应用于在自动驾驶过程中对附近车辆位置的检测，其特征在于，包括：
获取图像，并依据所述图像的图像信息确定在所述图像中包含有车辆的目标包围框的区域信息，其中，所述目标包围框的区域信息包括所述目标包围框的中心点在所述图像中的坐标、所述目标包围框的宽度和所述目标包围框的高度；
依据所述目标包围框的区域信息确定所述目标包围框的不确定度；
依据所述目标包围框的区域信息以及所述目标包围框的不确定度确定所述车辆的位置。


2.根据权利要求1所述的车辆检测方法，其特征在于，所述获取图像，并依据所述图像的图像信息确定在所述图像中包含有车辆的目标包围框的区域信息的步骤，包括：
依据所述图像的图像信息确定所述图像中包含有车辆的目标包围框的方差和所述图像中包含有车辆的目标包围框的均值；
依据目标包围框的方差和所述目标包围框的均值确定所述目标包围框的区域信息t。


3.根据权利要求2所述的车辆检测方法，其特征在于，所述依据所述目标包围框的区域信息确定所述目标包围框的不确定度的步骤，包括：
依据所述目标包围框的方差确定所述目标包围框的不确定度。


4.根据权利要求2所述的车辆检测方法，其特征在于，所述依据所述图像的图像信息确定所述图像中包含有车辆的目标包围框的方差和所述图像中包含有车辆的目标包围框的均值的步骤，包括：
依据所述图像的图像信息确定在所述图像中包含有车辆的目标包围框的初始方差和所述图像中包含有车辆的目标包围框的初始均值；
将所述目标包围框的初始方差和所述目标包围框的初始均值映射得到所述目标包围框的方差和所述目标包围框的均值。


5.根据权利要求4所述的车辆检测方法，其特征在于，所述将所述目标包围框的初始方差和所述目标包围框的初始均值映射得到所述目标包围框的方差和所述目标包围框的均值的步骤，包括：
将所述目标包围框的初始方差和所述目标包围框的初始均值映射到0和1之间，得到所述目标包围框的方差∑t和所述目标包围框的均值μt。


6.根据权利要求3所述的车辆检测方法，其特征在于，所述依据所述目标包围框的方差确定所述目标包围框的不确定度的步骤，包括：
根据所述目标包围框的方差的平均值结合所述目标包围框的置信度做为检测判据Cr；
所述检测判据Cr由以下公式得出：
Cr＝σ(object)×σ(Classi)×(1-Uncertaintyaver)；
其中，σ(Object)是所述图像中网格含有所述目标的置信度，σ(Cla...

【专利技术属性】
技术研发人员：林春伟，刘莉红，刘玉宇，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44