一种车辆位置检测装置、方法及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆位置检测装置，包括图像输入单元、特征提取单元和分类单元；特征提取单元提取车辆图像的图像特征，特征提取单元包括深度聚合网络，深度聚合网络的主干网络包括多个第一特征提取模块，第一特征提取模块包括分辨率调整模块，分辨率调整模块基于双线性插值算法和双三次插值算法调整图像的分辨率；分类单元根据图像特征得到与车辆位置对应的分类结果；将不同分辨率、不同层级的车辆图像进行空间信息和语义信息的融合，根据任务需求自适应调整输入图像的分辨率，能在网络的上采样、下采样训练过程中调整图像分辨率。下采样训练过程中调整图像分辨率。下采样训练过程中调整图像分辨率。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆位置检测装置、方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及智能检测领域，特别是一种车辆位置检测装置、方法及存储介质。

技术介绍

[0002]车辆检测及追踪技术在智能交通系统和无人驾驶领域里发挥着重要的作用。车辆检测及追踪技术常利用神经网络进行识别，目前神经网络中的特征提取网络对输入图像要求统一尺寸输入，将尺寸统一化有缩放、裁剪等方法，但这可能会丢失一些车辆图像的局部信息，这些方法是应用在特征提取网络前的，无法在特征提取网络训练过程中适用，这容易导致图像缩放的尺寸并非最佳尺寸。而分辨率问题会影响网络的特征提取能力，进而降低分类结果准确性。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种车辆位置检测装置、方法及存储介质。
[0004]本专利技术解决其问题所采用的技术方案是：
[0005]本专利技术的第一方面，一种车辆位置检测装置，包括：
[0006]图像输入单元，所述图像输入单元用于输入车辆图像；
[0007]特征提取单元，所述特征提取单元用于提取所述车辆图像的图像特征，所述特征提取单元包括深度聚合网络，所述深度聚合网络的主干网络包括依次连接的多个第一特征提取模块，多个所述第一特征提取模块的输出图像的分辨率相同，所述第一特征提取模块包括分辨率调整模块，所述分辨率调整模块基于双线性插值算法和双三次插值算法调整图像的分辨率；
[0008]分类单元，所述分类单元用于根据所述图像特征得到与车辆位置对应的分类结果。
[0009]根据本专利技术的第一方面，所述分辨率调整模块包括第一分辨率调整模块，所述第一特征提取模块包括依次连接的多个降维模块，所述降维模块包括第一降维模块，所述第一降维模块包括最大池化层、所述第一分辨率调整模块和第一卷积层，所述最大池化层和所述第一分辨率调整模块并行连接至所述第一卷积层，且所述最大池化层的输出和所述第一分辨率调整模块的输出尺寸相同。
[0010]根据本专利技术的第一方面，所述分辨率调整模块包括第二分辨率调整模块，所述降维模块还包括第二降维模块，所述第二降维模块包括下采样层和批标准化层，所述下采样层、所述第二分辨率调整模块和所述批标准化层依次连接。
[0011]根据本专利技术的第一方面，所述降维模块还包括第三降维模块和第四降维模块，所述第一降维模块的输出作为所述第二降维模块的输入，所述第二降维模块的输出作为所述第三降维模块的输入，所述第二降维模块的输出和所述第三降维模块的输出作为所述第四降维模块的输入。
[0012]根据本专利技术的第一方面，所述分辨率调整模块包括第一调整分支、第二调整分支和第三调整分支；所述第一调整分支包括基于双三次插值算法的第一调整模块，所述第二调整分支包括基于双线性插值算法的第二调整模块，所述第三调整分支包括基于双线性插值算法的第三调整模块；所述第一调整分支、所述第二调整分支和所述第三调整分支的输入均相同，所述第一调整分支、所述第二调整分支和所述第三调整分支的输出聚合。
[0013]根据本专利技术的第一方面，所述第二调整分支还包括第一卷积块、残差块和第二卷积块；所述第一卷积块、所述第二调整模块、所述残差块和所述第二卷积块依次连接。
[0014]根据本专利技术的第一方面，所述分辨率调整模块包括第一聚合层和第二聚合层，所述第一聚合层的输入包括所述第三调整分支的输出、所述第二调整模块的输出和所述第二卷积块的输出；所述第二聚合层的输入包括所述第一聚合层的输出和所述第一调整分支的输出，所述第二聚合层的输出为所述分辨率调整模块的输出。
[0015]根据本专利技术的第一方面，所述深度聚合网络包括多层特征提取网络层，多层所述特征提取网络层对应的特征的分辨率逐层降低；每层特征提取网络层均与所述主干网络连接。
[0016]本专利技术的第二方面，一种车辆位置检测方法，所述车辆位置检测方法应用于如本专利技术的第一方面所述的车辆位置检测装置，所述车辆位置检测方法包括以下步骤：
[0017]通过图像输入单元输入车辆图像；
[0018]通过特征提取单元提取所述车辆图像的图像特征；
[0019]通过分类单元根据所述图像特征得到与车辆位置对应的分类结果。
[0020]本专利技术的第三方面，一种存储介质，所述存储介质中存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现如本专利技术的第一方面所述的车辆位置检测方法。
[0021]上述方案至少具有以下的有益效果：通过深层聚合网络，将不同分辨率、不同层级的车辆图像进行空间信息和语义信息的融合；通过基于双线性插值算法和双三次插值算法的分辨率调整模块根据任务需求自适应调整输入图像的分辨率，解决了现有网络只能通过裁剪图像而不能在深度网络中训练的上采样、下采样过程中调整图像分辨率的问题。使得车辆位置定位和追踪结果更准确。
[0022]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0023]下面结合附图和实例对本专利技术作进一步说明。
[0024]图1是本专利技术实施例一种车辆位置检测装置的结构图；
[0025]图2是深度聚合网络的结构图；
[0026]图3是第一特征提取模块的结构图；
[0027]图4是第二特征提取模块的结构图；
[0028]图5是分辨率调整模块的结构图；
[0029]图6是本专利技术实施例一种车辆位置检测方法的流程图。
具体实施方式
[0030]本部分将详细描述本专利技术的具体实施例，本专利技术之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本专利技术的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本专利技术保护范围的限制。
[0031]在本专利技术的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0032]在本专利技术的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
[0033]本专利技术的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属
技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本专利技术中的具体含义。
[0034]参照图1和图2，本专利技术的第一方面的实施例，提供了一种车辆位置检测装置。
[0035]车辆位置检测装置包括图像输入单元、特征提取单元和分类单元。
[0036]其中，所述图像输入单元用于输入车辆图像；所述特征提取单元用于提取所述车辆图像的图像特征，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆位置检测装置，其特征在于，包括：图像输入单元，所述图像输入单元用于输入车辆图像；特征提取单元，所述特征提取单元用于提取所述车辆图像的图像特征，所述特征提取单元包括深度聚合网络，所述深度聚合网络的主干网络包括依次连接的多个第一特征提取模块，多个所述第一特征提取模块的输出图像的分辨率相同，所述第一特征提取模块包括分辨率调整模块，所述分辨率调整模块基于双线性插值算法和双三次插值算法调整图像的分辨率；分类单元，所述分类单元用于根据所述图像特征得到与车辆位置对应的分类结果。2.根据权利要求1所述的一种车辆位置检测装置，其特征在于，所述分辨率调整模块包括第一分辨率调整模块，所述第一特征提取模块包括依次连接的多个降维模块，所述降维模块包括第一降维模块，所述第一降维模块包括最大池化层、所述第一分辨率调整模块和第一卷积层，所述最大池化层和所述第一分辨率调整模块并行连接至所述第一卷积层，且所述最大池化层的输出和所述第一分辨率调整模块的输出尺寸相同。3.根据权利要求2所述的一种车辆位置检测装置，其特征在于，所述分辨率调整模块包括第二分辨率调整模块，所述降维模块还包括第二降维模块，所述第二降维模块包括下采样层和批标准化层，所述下采样层、所述第二分辨率调整模块和所述批标准化层依次连接。4.根据权利要求3所述的一种车辆位置检测装置，其特征在于，所述降维模块还包括第三降维模块和第四降维模块，所述第一降维模块的输出作为所述第二降维模块的输入，所述第二降维模块的输出作为所述第三降维模块的输入，所述第二降维模块的输出和所述第三降维模块的输出作为所述第四降维模块的输入。5.根据权利要求1所述的一种车辆位置检测装置，其特征在于，所述分辨率调整模块包括第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭俊麟，董超俊，陆晓田，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：