一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术提供一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质，车辆检测方法包括：检测出待检测图像中包含的至少一个车辆；对包含车辆的车辆图像区域进行关键点检测，得到车辆的关键点信息；根据车辆的关键点信息，得到车辆的车轮贴地信息，所车轮贴地信息是基于车辆的车轮和地面的接触情况确定的。本申请通过获取车辆的关键点信息，基于车辆的关键点信息确定车辆的车轮贴地信息，避免由于车辆的贴地位置被遮挡无法检测车辆的贴地位置的情况发生，且基于车辆的关键点信息与车辆的车轮贴地信息之间的对应关系，可以提升得到车辆的车轮贴地信息的精确度。的精确度。的精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及车辆检测
，特别是涉及一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在对车辆进行目标定位时，需要在车辆关键点进行检测的基础上进一步得到车辆的贴地点坐标，车辆的贴地点坐标是车辆目标定位的关键步骤。由于所有通过相机获取的图片都无法完整描述空间三维信息，车辆贴地点检测显得尤为重要。此外，基于深度学习的目标检测方法得到矩形检测框，显然无法判定车辆与车道线、区域(例如人行道)之间的关系。且如果车辆的贴地点被遮挡，则也无法判定车辆与车道线、区域(例如人行道)之间的关系。若单纯依靠车轮点检测也存在不少问题：首先在图片上只能反映车轮关键点与车道线、区域的二维信息，其数值与三维空间没有确定的比例关系；车辆姿态随机，且经常存在车辆遮挡情况，无法检测到所有车轮关键点。

技术实现思路

[0003]本专利技术主要解决的技术问题是提供一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中车辆贴地点的检测精确度低的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第一个技术方案是：提供一种车辆检测方法，车辆检测方法包括：检测出待检测图像中包含的至少一个车辆；对包含车辆的车辆图像区域进行关键点检测，得到车辆的关键点信息；根据车辆的关键点信息，得到车辆的车轮贴地信息，车轮贴地信息是基于车辆的车轮和地面的接触情况确定的。
[0005]其中，车轮贴地信息包括车轮与地面的贴地点信息；根据车辆的关键点信息，得到车辆的车轮贴地信息，包括：基于车辆的关键点信息确定车辆的姿态信息；根据车辆的姿态信息，得到车辆的车轮与地面的贴地点信息。
[0006]其中，基于车辆的关键点信息确定车辆的姿态信息，包括：将车辆检测到的各个关键点信息对应的部位与预存车辆姿态对应的部位进行比对；预存车辆姿态包括车头状态、车尾状态、侧身朝左状态、侧身朝右状态、大视角车头状态、大视角车尾状态；如果车辆检测得到的关键点信息对应的部位与预存车辆姿态对应的部位一致，则确定预存车辆姿态为车辆的姿态信息。
[0007]其中，根据车辆的姿态信息，得到车辆的车轮与地面的贴地点信息，包括：根据预存车辆姿态对应的预设贴地点信息和车辆的关键点信息，确定车辆的车轮与地面的贴地点信息。
[0008]其中，车轮与地面的贴地点信息包括车轮与地面接触的贴地点坐标和贴地车轮个数；根据预存车辆姿态对应的预设贴地点信息和车辆的关键点信息，确定车辆的车轮与地面的贴地点信息，包括：将预存车辆姿态对应的预设贴地车轮部位，确定车辆与地面接触的车轮部位；根据车辆的车轮部位在关键点信息中筛选出车辆的车轮与地面接触的贴地点坐
标；将预存车辆姿态对应的预设贴地车轮个数，确定为车辆的贴地车轮个数。
[0009]其中，关键点信息包括左前轮、左后轮、右前轮、右后轮、左雾灯、右雾灯、左大灯、右大灯、正面车牌、左后视镜、右后视镜、左后灯、右后灯、后面车牌、后围板左侧点、后围板右侧点中的至少一个部位的信息。
[0010]其中，对包含车辆的车辆图像区域进行关键点检测，得到车辆的关键点信息，包括：将车辆图像区域扩大设定尺寸并进行分割，得到车辆区域扩展图像；车辆区域扩展图像的尺寸小于待检测图像的尺寸，且车辆区域扩展图像的尺寸大于车辆图像区域；对车辆区域扩展图像中的车辆进行关键点检测得到车辆的关键点信息。
[0011]其中，检测出待检测图像中包含的至少一个车辆，还包括：通过分割模型对待检测图像进行车道线分割，得到待检测图像中的车道线信息；根据车辆的关键点信息，得到车辆的车轮贴地信息，之后还包括：根据车辆区域扩展图像与待检测图像的关联关系，对车轮贴地信息进行转换处理，得到待检测图像中车辆与地面的至少两个接触点；基于至少两个接触点和车道线的位置分布，确定车辆是否违法压线。
[0012]其中，基于至少两个接触点和车道线的位置分布，确定车辆是否违法压线，包括：响应于至少两个接触点中的一个接触点与其它接触点未处于车道线的同一侧，则确定车辆违法压线。
[0013]其中，根据车辆的关键点信息，得到车辆的车轮贴地信息，包括：通过机器学习网络模型基于车辆的关键点信息，得到车辆的车轮贴地信息；其中，机器学习网络模型的训练数据包括目标车辆的关键点信息、目标车辆的车轮贴地的真实坐标以及贴地车轮的真实个数。
[0014]其中，训练得到机器学习网络模型的步骤包括：获取训练数据，训练数据包括目标车辆的关键点信息、标注的目标车辆的车轮贴地的真实坐标以及贴地车轮的真实个数；通过初始学习器基于目标车辆的关键点信息，预测得到目标车辆的车轮贴地的预测坐标和贴地车轮的预测个数；通过同一目标车辆的车轮贴地的真实坐标与对应的车轮贴地的预测坐标、贴地车轮的真实个数与贴地车轮的预测个数构建损失函数；基于损失函数对初始学习器进行迭代训练得到机器学习网络模型。
[0015]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第二个技术方案是：提供一种终端，该终端包括存储器、处理器以及存储于存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行程序数据以实现上述车辆检测方法中的步骤。
[0016]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第三个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述车辆检测方法中的步骤。
[0017]本专利技术的有益效果是：区别于现有技术的情况，提供的一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质，车辆检测方法包括检测出待检测图像中包含的至少一个车辆；对包含车辆的车辆图像区域进行关键点检测，得到车辆的关键点信息；根据车辆的关键点信息，得到车辆的车轮贴地信息，所车轮贴地信息是基于车辆的车轮和地面的接触情况确定的。本申请通过获取车辆的关键点信息，基于车辆的关键点信息确定车辆的车轮贴地信息，避免由于车辆的贴地位置被遮挡无法检测车辆的贴地位置的情况发生，且基于车辆的关键点信息与车辆的车轮贴地信息之间的对应关系，可以提升得到车辆的车轮贴地信息的精确
度。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0019]图1是本专利技术提供的车辆检测方法的流程示意图；
[0020]图2是本专利技术提供的车辆检测方法一具体实施例的流程示意图；
[0021]图3是图2提供的车辆检测方法中步骤S201一具体实施例的流程示意图；
[0022]图4是本申请提供的处于不同车辆姿态的车辆图像；
[0023]图5是本专利技术提供的终端一实施方式的示意框图；
[0024]图6是本专利技术提供的计算机可读存储介质一实施方式的示意框图。
具体实施方式
[0025]下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
[00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，所述车辆检测方法包括：检测出待检测图像中包含的至少一个车辆；对包含所述车辆的车辆图像区域进行关键点检测，得到所述车辆的关键点信息；根据所述车辆的关键点信息，得到所述车辆的车轮贴地信息，所述车轮贴地信息是基于所述车辆的车轮和地面的接触情况确定的。2.根据权利要求1所述的车辆检测方法，其特征在于，所述车轮贴地信息包括所述车轮与地面的贴地点信息；所述根据所述车辆的关键点信息，得到所述车辆的车轮贴地信息，包括：基于所述车辆的关键点信息确定所述车辆的姿态信息；根据所述车辆的姿态信息，得到所述车辆的车轮与地面的贴地点信息。3.根据权利要求2所述的车辆检测方法，其特征在于，所述基于所述车辆的关键点信息确定所述车辆的姿态信息，包括：将所述车辆检测到的各个所述关键点信息对应的部位与预存车辆姿态对应的部位进行比对；所述预存车辆姿态包括车头状态、车尾状态、侧身朝左状态、侧身朝右状态、大视角车头状态、大视角车尾状态；如果所述车辆检测得到的关键点信息对应的部位与所述预存车辆姿态对应的部位一致，则确定所述预存车辆姿态为所述车辆的姿态信息。4.根据权利要求3所述的车辆检测方法，其特征在于，所述根据所述车辆的姿态信息，得到所述车辆的车轮与地面的贴地点信息，包括：根据所述预存车辆姿态对应的预设贴地点信息和所述车辆的所述关键点信息，确定所述车辆的车轮与地面的贴地点信息。5.根据权利要求4所述的车辆检测方法，其特征在于，所述车轮与地面的贴地点信息包括所述车轮与地面接触的贴地点坐标和贴地车轮个数；所述根据所述预存车辆姿态对应的预设贴地点信息和所述车辆的所述关键点信息，确定所述车辆的车轮与地面的贴地点信息，包括：将所述预存车辆姿态对应的预设贴地车轮部位，确定所述车辆与地面接触的车轮部位；根据所述车辆的车轮部位在所述关键点信息中筛选出所述车辆的车轮与地面接触的贴地点坐标；将所述预存车辆姿态对应的预设贴地车轮个数，确定为所述车辆的贴地车轮个数。6.根据权利要求1所述的车辆检测方法，其特征在于，所述关键点信息包括左前轮、左后轮、右前轮、右后轮、左雾灯、右雾灯、左大灯、右大灯、正面车牌、左后视镜、右后视镜、左后灯、右后灯、后面车牌、后围板左侧点、后围板右侧点中的至少一个部位的信息。7.根据权利要求1所述的车辆检测方法，其特征在于，所述对包含所述车辆的车辆图像区域进行关键点检测，得到所述车辆的关键点信息，包括：将所述车辆图像区域扩大设定尺寸并进行分割，得到车辆区域扩展图像；...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟森森，巫立峰，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：