本申请涉及一种车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行检测，若确定待检测图像中存在多个车辆和关联对象，且多个车辆中存在两轮车，则根据关联对象，从多个车辆中定位到与关联对象关联的两个车辆；若与关联对象关联的两个车辆中存在两轮车，则生成车辆违法的检测结果。采用本方法通过基于深度学习理论对所获取的车辆违法图像自动进行审核，可以提高车辆违法图像的审核效率，同时可以节省人力成本；通过先定位与关联对象关联的两个车辆，再确定与关联对象关联的两个车辆中是否存在两轮车，可以提高审核的准确性。可以提高审核的准确性。可以提高审核的准确性。
【技术实现步骤摘要】
车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及车辆检测
，特别是涉及一种车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着车辆保有量的增加，道路上发生故障的车辆的数量也随之提高。当车辆出现故障时，往往需要通过牵引车将故障车辆移动至安全地带。为了保证车辆牵引过程的行驶安全，两轮车(例如摩托车)交通工具不能作为牵引车或被牵引车。
[0003]随着安防技术在智能交通领域的应用，若智能交通系统检测到两轮车为牵引车或被牵引车时，则会判断属于违法行为，进而触发相机抓拍得到车辆违法图像。而对于抓拍到的车辆违法图像，需要进行二次审核。相关技术中，常采用人工筛选的方式对抓拍到的车辆违法图像进行二次审核，存在效率较低的问题。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高对车辆违法图像进行二次审核的效率的车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种车辆检测方法，所述方法包括：
[0006]获取待检测图像；
[0007]对待检测图像进行检测，若确定待检测图像中存在多个车辆和关联对象，且多个车辆中存在两轮车，则
[0008]根据关联对象，从多个车辆中定位到与关联对象关联的两个车辆；
[0009]若与关联对象关联的两个车辆中存在两轮车，则生成车辆违法的检测结果。
[0010]在其中一个实施例中，对待检测图像进行检测，包括：
[0011]对待检测图像进行目标检测，若得到待检测图像中存在多个车辆，则获取每个车辆对应的车辆区域图像；
[0012]对每个车辆对应的车辆区域图像进行分类识别，得到每个车辆对应的车辆类型；
[0013]若每个车辆对应的车辆类型中存在两轮车，则定位每个车辆区域图像中的车牌区域，得到多个车牌区域图像；
[0014]对多个车牌区域图像中每个车牌区域图像进行文本识别，得到多个车牌信息；
[0015]若多个车牌信息中存在与标准车牌信息相同的车牌信息，则对待检测图像进行目标检测，确定待检测图像中存在关联对象。
[0016]在其中一个实施例中，关联对象为牵引装置；根据关联对象，从多个车辆中定位到与关联对象关联的两个车辆，包括：
[0017]获取与标准车牌信息对应的目标车辆的位置信息，以及牵引装置的位置信息；
[0018]根据目标车辆的位置信息以及牵引装置的位置信息，得到目标车辆和牵引装置的第一距离；
[0019]若第一距离小于第一阈值，则将目标车辆作为牵引车辆；
[0020]根据多个车辆中除目标车辆外的其他车辆的位置信息以及牵引装置的位置信息，得到其他车辆和牵引装置的第二距离；
[0021]获取小于第二阈值的第二距离，将小于第二阈值的第二距离所对应的车辆作为被牵引车辆。
[0022]在其中一个实施例中，牵引装置为牵引绳；牵引装置的位置信息包括牵引绳的两个端点的位置信息；根据目标车辆的位置信息以及牵引装置的位置信息，得到目标车辆和牵引装置的第一距离，包括：
[0023]根据目标车辆的位置信息以及牵引绳的两个端点的位置信息，得到目标车辆和牵引绳的两个端点的第一距离；
[0024]若第一距离小于第一阈值，则将目标车辆作为牵引车辆，包括：
[0025]若目标车辆与牵引绳的其中一个端点的第一距离小于第一阈值，则将目标车辆作为牵引车辆。
[0026]在其中一个实施例中，根据多个车辆中除目标车辆外的其他车辆的位置信息以及牵引装置的位置信息，得到其他车辆和牵引装置的第二距离，包括：
[0027]根据其他车辆的位置信息以及牵引绳的另一个端点的位置信息，得到其他车辆和牵引绳的另一个端点的第二距离。
[0028]在其中一个实施例中，获取待检测图像，包括：
[0029]获取原始图像，原始图像是对针对多张违法图像进行拼接得到的合成图像，多张违法图像是针对同一违法事件进行拍摄得到的；
[0030]识别原始图像中的边界区域；
[0031]根据边界区域对原始图像进行剪切，得到多张待检测图像。
[0032]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0033]当出现以下情况中的任一种时，生成车辆合法的检测结果：
[0034]待检测图像中存在至多一个车辆；
[0035]待检测图像中存在多个车辆，且多个车辆中不存在两轮车；
[0036]待检测图像中不存在关联对象；
[0037]确定待检测图像中存在多个车辆和关联对象，且多个车辆中存在两轮车，但多个车辆中存在至多一个车辆与关联对象关联；
[0038]确定待检测图像中存在多个车辆和关联对象，且多个车辆中存在两轮车以及存在两个车辆与关联对象关联，但两个车辆中不存在两轮车。
[0039]第二方面，本申请实施例提供一种车辆检测装置，所述装置包括：
[0040]获取模块，用于获取待检测图像；
[0041]检测模块，用于对待检测图像进行检测，确定待检测图像中是否存在多个车辆和关联对象，且多个车辆中存在两轮车；
[0042]关联车辆定位模块，用于在确定待检测图像中存在多个车辆和关联对象，且多个车辆中存在两轮车时，根据关联对象，从多个车辆中定位到与关联对象关联的两个车辆；
[0043]车辆识别模块，用于在确定与关联对象关联的两个车辆中存在两轮车，则生成车辆违法的检测结果。
[0044]第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项实施例所述的车辆检测方法。
[0045]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项实施例所述的车辆检测方法。
[0046]上述车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质，对所获取的待检测图像进行检测，若确定待检测图像中存在多个车辆和关联对象，且多个车辆中存在两轮车，则根据关联对象，从多个车辆中定位到与关联对象关联的两个车辆；若与关联对象关联的两个车辆中存在两轮车，则生成车辆违法的检测结果。通过基于深度学习理论对所获取的车辆违法图像自动进行审核，可以提高车辆违法图像的审核效率，同时可以节省人力成本；通过先定位与关联对象关联的两个车辆，再确定与关联对象关联的两个车辆中是否存在两轮车，可以提高审核的准确性。
附图说明
[0047]图1为一个实施例中车辆检测方法的应用环境图；
[0048]图2为另一个实施例中车辆检测方法的应用环境图；
[0049]图3为一个实施例中车辆检测方法的流程示意图；
[0050]图4为一个实施例中对待检测图像进行检测步骤的流程示意图；
[0051]图5为一个实施例中确定与牵引装置关联的两个车辆步骤的流程示意图；
[0052]图6为一个实施例中车本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；对所述待检测图像进行检测，若确定所述待检测图像中存在多个车辆和关联对象，且所述多个车辆中存在两轮车，则根据所述关联对象，从所述多个车辆中定位到与所述关联对象关联的两个车辆；若与所述关联对象关联的两个车辆中存在两轮车，则生成车辆违法的检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行检测，包括：对所述待检测图像进行目标检测，若得到所述待检测图像中存在多个车辆，则获取每个车辆对应的车辆区域图像；对所述每个车辆对应的车辆区域图像进行分类识别，得到所述每个车辆对应的车辆类型；若所述每个车辆对应的车辆类型中存在两轮车，则定位每个车辆区域图像中的车牌区域，得到多个车牌区域图像；对所述多个车牌区域图像中每个车牌区域图像进行文本识别，得到多个车牌信息；若所述多个车牌信息中存在与标准车牌信息相同的车牌信息，则对所述待检测图像进行目标检测，确定所述待检测图像中存在所述关联对象。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关联对象为牵引装置；所述根据所述关联对象，从所述多个车辆中定位到与所述关联对象关联的两个车辆，包括：获取与所述标准车牌信息对应的目标车辆的位置信息，以及所述牵引装置的位置信息；根据所述目标车辆的位置信息以及所述牵引装置的位置信息，得到所述目标车辆和所述牵引装置的第一距离；若所述第一距离小于第一阈值，则将所述目标车辆作为牵引车辆；根据所述多个车辆中除所述目标车辆外的其他车辆的位置信息以及所述牵引装置的位置信息，得到所述其他车辆和所述牵引装置的第二距离；获取小于第二阈值的第二距离，将所述小于第二阈值的第二距离所对应的车辆作为被牵引车辆。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述牵引装置为牵引绳；所述牵引装置的位置信息包括所述牵引绳的两个端点的位置信息；所述根据所述目标车辆的位置信息以及所述牵引装置的位置信息，得到所述目标车辆和所述牵引装置的第一距离，包括：根据所述目标车辆的位置信息以及所述牵引绳的两个端点的位置信息，得到所述目标车辆和所述牵引绳的两个端点的第一距离；所述若所述第一距离小于第一阈值，则将所述目标车辆作为牵引车辆，包括：若所述目标车辆与所述牵引绳的其中一个端点的第一距离小于所述第一阈值，则...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹芳喻，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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