本申请实施例公开了一种车辆轨迹的处理方法及装置，用于实现车辆运动轨迹的稳定检测。本申请实施例方法包括：获取包含目标车辆的检测视频；将所述检测视频通过车辆检测模型输出检测车辆框，所述车辆检测模型用于根据所述检测视频的所有视频帧上的所述目标车辆的位置信息生成检测车辆框；将所述检测视频通过第一跟踪模块进行所述目标车辆的运动状态预测，所述第一跟踪模块用于预测车辆运动轨迹的线性变化；根据所述运动状态预测的结果与所述检测车辆框在并集上的交集进行匹配并得到第一匹配值；根据所述第一匹配值确定所述目标车辆的运动轨迹的预测结果。辆的运动轨迹的预测结果。辆的运动轨迹的预测结果。
【技术实现步骤摘要】
一种车辆轨迹的处理方法及装置
[0001]本申请实施例涉及安防监控领域，尤其涉及一种车辆轨迹的处理方法及装置。
技术介绍
[0002]城市的交通管理是城市规划建设的重要环节，现如今，随着市场的汽车保有量的上升，城市交通管理的压力也随之增大，相对于汽车的衍生行业在用户交通需求的压力下得到飞速发展，例如新能源电车充电行业、停车运营行业等。
[0003]就停车运营这一块来说，目前已经衍生出智慧停车系统，该系统是通过利用高位视频来作为采集设备，对视频监控的采集区域内的进行车辆跟踪，得到车辆的行驶轨迹，再根据该行驶轨迹来对车辆的行为状态进行分析。针对于上述所提到的车辆跟踪是基于检测的跟踪技术，在连续的视频帧中用目标检测算法得到目标的位置信息，并对该位置信息进行数据关联。
[0004]由于现有的跟踪技术缺乏专一性，在实施时若是遇到目标遮挡、目标交叉、出现新目标等情况，会使车辆运动轨迹的检测结果受到影响，从而导致车辆运动轨迹检测不稳定。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种车辆轨迹的处理方法及装置，用于实现稳定的车辆运动轨迹检测。
[0006]本申请在第一方面提供了一种车辆轨迹的处理方法，包括：
[0007]获取包含目标车辆的检测视频；
[0008]将所述检测视频通过车辆检测模型输出检测车辆框，所述车辆检测模型用于根据所述检测视频的所有视频帧上的所述目标车辆的位置信息生成检测车辆框；
[0009]将所述检测视频通过第一跟踪模块进行所述目标车辆的运动状态预测，所述第一跟踪模块用于预测车辆运动轨迹的线性变化；
[0010]根据所述运动状态预测的结果与所述检测车辆框在并集上的交集进行匹配并得到第一匹配值；
[0011]根据所述第一匹配值确定所述目标车辆的运动轨迹的预测结果。
[0012]可选的，所述根据所述第一匹配值确定所述目标车辆的运动轨迹的预测结果，包括：
[0013]判断所述第一匹配值是否大于第一预设值，若是，则确定所述检测车辆框与所述运动状态预测的结果匹配成功，并对所述目标车辆的运动轨迹进行更新；
[0014]若否，则从所述检测视频中获取所述目标车辆的外观信息。
[0015]可选的，所述从所述检测视频中获取所述目标车辆的外观信息之后，所述处理方法还包括：
[0016]将所述外观信息通过车辆重识别模型提取所述目标车辆的128维特征向量，所述车辆重识别模型用于对车辆进行外观特征提取；
[0017]根据所述运动状态预测的结果和所述128维特征向量生成代价矩阵；
[0018]将所述代价矩阵通过第一分配模块输出第二匹配结果，所述第一分配模块用于确定所述运动状态预测的结果与所述检测车辆框的运动匹配数据；
[0019]根据所述第二匹配结果对所述目标车辆的运动轨迹进行处理。
[0020]可选的，所述根据所述第二匹配结果对所述目标车辆的运动轨迹进行处理，包括：
[0021]根据所述第二匹配结果确定所述运动状态预测的结果、所述检测车辆框之间的运动匹配数据与运动未匹配数据；
[0022]根据所述运动匹配数据对所述目标车辆的运动轨迹进行更新；
[0023]根据所述运动未匹配数据二次生成所述目标车辆的运动轨迹，并将二次生成的运动轨迹标记为不确定状态；
[0024]判断所述检测车辆框之后的连续预设数量视频帧的检测车辆框是否与对应运动状态预测的结果匹配，若是，则将所述不确定状态调整为确定状态，并将所述二次生成的运动轨迹添加到更新后的运动轨迹中；
[0025]若否，则删除所述二次生成的运动轨迹。
[0026]可选的，所述将所述检测视频通过车辆检测模型输出检测车辆框，包括：
[0027]根据所述检测视频获取预设时间内的连续视频帧；
[0028]将所述连续视频帧通过车辆检测模型输出检测车辆框。
[0029]可选的，所述获取包含目标车辆的检测视频之前，所述处理方法还包括：
[0030]获取包含真实场景下车辆的训练模型图像；
[0031]对所述训练模型图像进行加工，形成包含数据标注信息的车辆图像样本集，所述车辆图像样本集为包含真实场景下车辆的图像样本集，所述数据标注信息为标注训练、验证及测试信息；
[0032]将带有训练及验证标注信息的车辆图像样本集分别输入到车辆检测模型以及车辆重识别模型训练，直至所述车辆检测模型与所述车辆重识别模型达到收敛；
[0033]将带有测试标注信息的车辆图像样本集分别输入到所述车辆检测模型以及所述车辆重识别模型测试，直至所述车辆检测模型与所述车辆重识别模型测试完成。
[0034]可选的，所述形成包含数据标注信息的车辆图像样本集之后，所述将带有训练及验证标注信息的车辆图像样本集分别输入到车辆检测模型以及车辆重识别模型训练之前，所述处理方法还包括：
[0035]将所述车辆图像样本集进行数据清洗，所述数据清洗包括对无效图像数据的处理；
[0036]将所述车辆图像样本集进行数据增强，所述数据增强包括对图像的尺寸、亮度、色调、对比度以及饱和度的调整。
[0037]本申请在第二方面提供了一种车辆轨迹的处理装置，包括：
[0038]第一获取单元，用于获取包含目标车辆的检测视频；
[0039]车辆检测单元，用于将所述检测视频通过车辆检测模型输出检测车辆框，所述车辆检测模型用于根据所述检测视频的所有视频帧上的所述目标车辆的位置信息生成检测车辆框；
[0040]车辆轨迹预测单元，用于将所述检测视频通过第一跟踪模块进行所述目标车辆的
运动状态预测，所述第一跟踪模块用于预测车辆运动轨迹的线性变化；
[0041]第一匹配单元，用于根据所述运动状态预测的结果与所述检测车辆框在并集上的交集进行匹配并得到第一匹配值；
[0042]第一确定单元，用于根据所述第一匹配值确定所述目标车辆的运动轨迹的预测结果。
[0043]可选的，所述第一确定单元，包括：
[0044]第一判断模块，用于判断所述第一匹配值是否大于第一预设值；
[0045]第一执行模块，用于当所述第一判断模块确定所述第一匹配值大于第一预设值时，确定所述检测车辆框与所述运动状态预测的结果匹配成功，并对所述目标车辆的运动轨迹进行更新；
[0046]第二执行模块，用于当所述第一判断模块确定所述第一匹配值不大于第一预设值时，则从所述检测视频中获取所述目标车辆的外观信息。
[0047]可选的，所述处理装置还包括：
[0048]外观特征提取单元，用于将所述外观信息通过车辆重识别模型提取所述目标车辆的128维特征向量，所述车辆重识别模型用于对车辆进行外观特征提取；
[0049]矩阵生成单元，用于根据所述运动状态预测的结果和所述128维特征向量生成代价矩阵；
[0050]第一输出单元，用于将所述代价矩阵通过第一分配模块输出第二匹配结果，所述第一分配模块用于确本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆轨迹的处理方法，其特征在于，包括：获取包含目标车辆的检测视频；将所述检测视频通过车辆检测模型输出检测车辆框，所述车辆检测模型用于根据所述检测视频的所有视频帧上的所述目标车辆的位置信息生成检测车辆框；将所述检测视频通过第一跟踪模块进行所述目标车辆的运动状态预测，所述第一跟踪模块用于预测车辆运动轨迹的线性变化；根据所述运动状态预测的结果与所述检测车辆框在并集上的交集进行匹配并得到第一匹配值；根据所述第一匹配值确定所述目标车辆的运动轨迹的预测结果。2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述根据所述第一匹配值确定所述目标车辆的运动轨迹的预测结果，包括：判断所述第一匹配值是否大于第一预设值，若是，则确定所述检测车辆框与所述运动状态预测的结果匹配成功，并对所述目标车辆的运动轨迹进行更新；若否，则从所述检测视频中获取所述目标车辆的外观信息。3.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于，所述从所述检测视频中获取所述目标车辆的外观信息之后，所述处理方法还包括：将所述外观信息通过车辆重识别模型提取所述目标车辆的128维特征向量，所述车辆重识别模型用于对车辆进行外观特征提取；根据所述运动状态预测的结果和所述128维特征向量生成代价矩阵；将所述代价矩阵通过第一分配模块输出第二匹配结果，所述第一分配模块用于确定所述运动状态预测的结果与所述检测车辆框的运动匹配数据；根据所述第二匹配结果对所述目标车辆的运动轨迹进行处理。4.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述根据所述第二匹配结果对所述目标车辆的运动轨迹进行处理，包括：根据所述第二匹配结果确定所述运动状态预测的结果、所述检测车辆框之间的运动匹配数据与运动未匹配数据；根据所述运动匹配数据对所述目标车辆的运动轨迹进行更新；根据所述运动未匹配数据二次生成所述目标车辆的运动轨迹，并将二次生成的运动轨迹标记为不确定状态；判断所述检测车辆框之后的连续预设数量视频帧的检测车辆框是否与对应运动状态预测的结果匹配，若是，则将所述不确定状态调整为确定状态，并将所述二次生成的运动轨迹添加到更新后的运动轨迹中；若否，则删除所述二次生成的运动轨迹。5.根据权利要求1至4任意一项所述的处理方法，其特征在于，所述将所述检测视频通过车辆检测模型输出检测车辆框，包括：根据所述检测视频获取预设时间内的连续视频帧；将所述连续视频帧通过车辆检测模型输出检测车辆框。6.根据权利要求5所述的处理方法，其特征在于，所述获取包含目标车辆的检测视频之前，所述处理方法还包括：
获取包含真实场景下车辆的训练模型图像；对所述训练模型图像进行加工，形成包含数据标注信息的车辆图像样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐健，高声荣，石伟，
申请(专利权)人：深圳市捷顺科技实业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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