车型三维识别方法、装置、系统、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及车辆识别领域，尤其涉及一种车型三维识别方法、装置、系统、电子设备及存储介质，车型三维识别方法包括实时获取车辆驶入信号；当获取到车辆驶入信号时，获取车辆状态信息，获取车辆驶出信号；当获取到无车状态信号时，将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，当获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为终止帧图像；当获取到有车状态信号时，且获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，当再次获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为终止帧图像；对起始帧图像至终止帧图像的所有帧图像依序进行拼接处理以生成车身图像信息；对车身图像信息进行分析。本申请具有提高车辆分割检测准确率的优点。

【技术实现步骤摘要】
车型三维识别方法、装置、系统、电子设备及存储介质
本申请涉及车辆识别领域，尤其是涉及一种车型三维识别方法、装置、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
伴随着社会经济飞速发展和城市化进程的加快，我国道路交通规模急剧扩张，由此而产生的一系列交通管理问题急需得到解决。基于不同的交通管理需求对车辆进行统一口径的车型精确分类管理，是一项行之有效的技术手段。目前实现的收费类型分类技术主要有通过纯视频流检测的方式和通过外接超声波检测仪两种方式。根据JTT489协议实现收费类型分类的主要依据是收费车辆轴数，同时在收费站能够针对每一辆驶入车辆进行分析，也需要精确的分割收费等待区的所有车辆。如果想要得到准确率较高的分析结果，以上两个分析指标都十分重要（即车辆轴数检测和车辆分割检测准确率）。上述两种方法中，通过纯视频流进行检测收费类型的方法是通过采用背景建模的方式进行车辆分割检测，背景建模的工作原理为，使用每帧图像和背景建模后的模型图像相比对（比对方法为差值法，然后通过Threshold过滤，过滤后的图像如果为纯黑，则认为两张图像相同，也就是说没有物体在背景中出现），比对后，可以判断是否有车辆在图像中，当车辆进入图像，又在图像中消失后，可以认为车辆驶出，此时需要更新背景建模（车辆驶出，认为车道为空，将车道为空的图像叠加到背景建模的模型图像中，此为公知算法）。图像检测算法并不能保证100%的准确率，同时在夜间环境还会有环境光照射变化的影响，一旦出现检测错误，将一张带有车辆的图像更新到背景建模图像中，则会降低准确率，从而出现更多的检测错误，然后用错误的图像更新背景建模，因此随着背景建模的更新，检测准确率会越来越低，即车辆分割检测准确率降低。
技术实现思路
为了提高车辆分割检测准确率，本申请提供一种车型三维识别方法、装置、系统、电子设备及存储介质。第一方面，本申请提供一种车型三维识别方法，采用如下的技术方案：一种车型三维识别方法，包括：实时获取预设区域内的车辆驶入信号；当获取到车辆驶入信号时，获取切割区域内的车辆状态信息，获取车辆驶出切割区域时的车辆驶出信号，所述车辆状态信息包括无车状态信号和有车状态信号，所述预设区域位于切割区域靠近车辆驶入的一侧；当获取到无车状态信号时，将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，当获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为终止帧图像，视频帧图像为车身扫描区域内的图像信息，所述切割区域位于所述车身扫描区域内；当获取到有车状态信号时，且获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，当再次获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为终止帧图像；对起始帧图像至终止帧图像的所有帧图像依序进行拼接处理以生成车身图像信息；对车身图像信息进行分析以得到车身信息，车身信息包括车辆轴数。通过采用上述技术方案，在车道不堵车时，相邻车辆之间跟车距离较远，因此会获取到无车状态信号，电子设备接收到无车状态信号，并将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，此时即可对接收到的视频帧图像进行拼接处理。当车辆驶出切割区域时，电子设备接收到车辆驶出信号即确定此时接收到的视频帧图像为终止帧图像，从而实现在视频流数据中分割出对车辆进行拼接处理所需的视频帧图像；在车道堵车时，相邻车辆之间跟车距离较近，因此常常会获取到有车状态信号，此时表示前一车辆正在进行拼接，等待前一车辆拼接完成，即获取到车辆驶出信号时，此时即表示前一车辆驶出切割区域，此时电子设备将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，从而实现对相邻车辆的分割，此时即可对接收到的视频帧图像进行拼接处理。当当前车辆驶出切割区域时，此时电子设备再次获取到车辆驶出信号，即确定此时接收到的视频帧图像为终止帧图像，从而实现分割出对当前车辆进行拼接处理所需的视频帧图像，如此循环往复，在车道堵车（即相邻车辆之间跟车距离较近）的情况下，也能够精确地进行车辆分割检测，同时，相较于背景建模这种图片处理的方式来进行车辆分割检测，刨除了图片处理效果有误差（图像检测算法并不能保证100%的准确率）、容易受到环境影响等因素，能够实现精确车辆分割检测，然后对起始帧图像至终止帧图像的所有帧图像依序进行拼接处理以生成车身图像信息，对车身图像信息进行分析以得到车身信息，车身信息包括车辆轴数，基于本申请的车辆分割检测方式能够精确分割相邻车辆，以便分析得到满足JTT489标准的车辆轴数。可选的，所述车辆状态信息和车辆驶出信号采用激光雷达组获取，所述切割区域为激光雷达组的检测区域，当激光雷达组监测到切割区域内无车辆时，发出无车状态信号，当激光雷达组监测到切割区域内有车辆时，发出有车状态信号，当所述激光雷达组监测到车辆驶出切割区域时，发出车辆驶出信号。通过采用上述技术方案，激光雷达组的单色性好，亮度高，方向性强，精度高，分辨力强，能够精确地感知车辆在检测区域内的位置，从而进一步提高切割区域监测的准确度和检测速度。可选的，所述预设区域为车头抓拍区域，车头抓拍区域为车头抓拍摄像头的拍摄区域，所述车头抓拍区域位于车身扫描区域靠近车辆驶入的一侧。通过采用上述技术方案，将预设区域设置为车头抓拍区域，而车头抓拍区域和切割区域之间具有一定距离，因此能够提前缓存一些视频帧图像数据以容错。可选的，所述激光雷达组包括三个激光雷达，三个所述激光雷达沿竖向排列设置。通过采用上述技术方案，竖向排列的三个激光雷达，结合实际场景对三个激光雷达的俯仰角进行调整，能够满足对所有车辆的检测，覆盖任何车型的需求。可选的，三个激光雷达中的一个激光雷达为基准雷达，所述基准雷达的射向垂直于车道方向，另外两个激光雷达的射向分别基于基准雷达的射向朝向车辆的驶入侧和驶出侧偏移预设角度。通过采用上述技术方案，将竖向排列的三个激光雷达中的两个激光雷达的射向偏移预设角度，从而提高激光雷达组在水平范围上的检测宽度。可选的，所述预设角度为5°。通过采用上述技术方案，在实际场景中，专利技术人经过大量实验和现场调试，在堵车情况下，跟车较近，此外，货车有拖挂，拉汽车的货车的中间位置也具有一定宽度的缝隙，因此将偏移角度控制在5°，能够提高激光雷达组在水平范围上的检测宽度，以提高车辆检测准确率，且不会同时检测到两辆车，避免了错误检测的情况。可选的，还包括：获取车牌颜色信息；获取车长信息；基于车牌颜色信息、车长信息和车身信息判断车辆收费类型，所述车身信息还包括车轴位置、收费车型、车身有无反光条、核载人数。通过采用上述技术方案，基于车牌颜色信息、车长信息、车辆轴数、车轴位置、收费车型、车身有无反光条和核载人数来判断车辆收费类型，从而能够囊括所有车辆情况，吻合JTT489协议标准并精准地判断区分出各车辆收费类型。可选的，基于车牌颜色信息、车长信息和车身信息判断车辆收费类型包括：基于收费车型和车身有无反光条判断车辆的真实收费车型；当车辆的真实收费车型为客车时，基于车辆的车牌颜色信息、核载人数和车长判断车辆的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车型三维识别方法，其特征在于，包括：/n实时获取预设区域内的车辆驶入信号；/n当获取到车辆驶入信号时，获取切割区域内的车辆状态信息，获取车辆驶出切割区域时的车辆驶出信号，所述车辆状态信息包括无车状态信号和有车状态信号，所述预设区域位于切割区域靠近车辆驶入的一侧；/n当获取到无车状态信号时，将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，当获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为终止帧图像，视频帧图像为车身扫描区域内的图像信息，所述切割区域位于所述车身扫描区域内；/n当获取到有车状态信号时，且获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，当再次获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为终止帧图像；/n对起始帧图像至终止帧图像的所有帧图像依序进行拼接处理以生成车身图像信息；/n对车身图像信息进行分析以得到车身信息，车身信息包括车辆轴数。/n

【技术特征摘要】
1.一种车型三维识别方法，其特征在于，包括：
实时获取预设区域内的车辆驶入信号；
当获取到车辆驶入信号时，获取切割区域内的车辆状态信息，获取车辆驶出切割区域时的车辆驶出信号，所述车辆状态信息包括无车状态信号和有车状态信号，所述预设区域位于切割区域靠近车辆驶入的一侧；
当获取到无车状态信号时，将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，当获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为终止帧图像，视频帧图像为车身扫描区域内的图像信息，所述切割区域位于所述车身扫描区域内；
当获取到有车状态信号时，且获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为起始帧图像，当再次获取到车辆驶出信号时，将接收到的视频帧图像作为终止帧图像；
对起始帧图像至终止帧图像的所有帧图像依序进行拼接处理以生成车身图像信息；
对车身图像信息进行分析以得到车身信息，车身信息包括车辆轴数。


2.根据权利要求1所述的车型三维识别方法，其特征在于，
所述车辆状态信息和车辆驶出信号采用激光雷达组获取，所述切割区域为激光雷达组的检测区域，当激光雷达组监测到切割区域内无车辆时，发出无车状态信号，当激光雷达组监测到切割区域内有车辆时，发出有车状态信号，当所述激光雷达组监测到车辆驶出切割区域时，发出车辆驶出信号。


3.根据权利要求1所述的车型三维识别方法，其特征在于，所述预设区域为车头抓拍区域，车头抓拍区域为车头抓拍摄像头的拍摄区域，所述车头抓拍区域位于车身扫描区域靠近车辆驶入的一侧。


4.根据权利要求2所述的车型三维识别方法，其特征在于，所述激光雷达组包括三个激光雷达，三个所述激光雷达沿竖向排列设置。


5.根据权利要求4所述的车型三维识别方法，其特征在于，三个激光雷达中的一个激光雷达为基准雷达，所述基准雷达的射向垂直于车道方向，另外两个激光雷达的射向分别基于基准雷达的射向朝向车辆的驶入侧和驶出侧偏移预设角度。


6.根据权利要求5所述的车型三维识别方法，其特征在于，所述预设角度为5°。


7.根据权利要求1所述的车型三维识别方法，其特征在于，还包括：
获取车牌颜色信息；
获取车长信息；
基于车牌颜色信息、车长信息和车身信息判断车辆收费类型，所述车身信息还包括车轴位置、收费车型、车身有无反光条、核载人数。


8.根据权利要求7所述的车型三维识别方法，其特征在于，基于车牌颜色信息、车长信息和车身信息判断车辆收费类型包括：
基于收费车型和车身有无反光条判断车辆的真实收费车型；
当车辆的真实收费车型为客车时，基于车辆的车牌颜色信息、核载人数和车长判断车辆的收费类型；
当车辆的真实收费车型为货车和专项作业车时，基于车辆轴数和车牌颜色信息判断车辆的收费类型。


9.根据权利要求1所述的车型三维识别方法，其特征在于，所述对起始帧图像至终止帧图像的所有帧图像依序进行拼接处理以生成车身图像信息包括：
获取所有帧图像中每相邻两帧图像中车辆的位移图像；
将车辆的位移图像依序拼接以生成车身图...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭杨，
申请(专利权)人：北京卓视智通科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11