一种车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高车辆轴数识别的效率和精度。其中，方法包括：通过对待识别视频进行迭代检测，获取目标车辆对象和车轮关联信息；基于车轮关联信息，确定目标车辆对象的车辆轴数识别结果，在一次迭代检测过程中：根据从待处理视频帧中检测出的初始车辆对象更新车辆集合，和根据初始车轮对象更新车轮集合；基于更新后的车辆集合中目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中初始车轮对象的车轮检测信息，更新目标车辆对象的车轮关联信息。本申请通过对待识别视频进行检测，基于获得的车辆对象的车轮关联信息确定车辆轴数，能够有效提高车辆轴数识别的效率和精度。别的效率和精度。别的效率和精度。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]依托于智慧城市、安全城市的大环境背景下，载货车辆的“源头治超”问题与道路安全已是密不可分。其中，载货车辆轴数识别作为“源头治超”的重要环节，高精度轴数识别方法的成熟应用，将会极大程度上助力于当前智慧城市、安全城市的建设。
[0003]以物流卡口场景为例，相关技术中，在物流卡口场景下，对于载货车辆的轴数识别，主要是依托于人工读取的方式，但是该方式识别效率低，成本高且识别精度无法保证。
[0004]因此，基于当前人工智能的时代背景下，如何提高对载货车辆轴数识别的效率和精度成为目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高车辆轴数识别的效率和精度。
[0006]本申请实施例提供的一种车辆识别方法，包括：通过对待识别视频进行迭代检测，获取所述待识别视频中的目标车辆对象，以及所述目标车辆对象的车轮关联信息，所述车轮关联信息用于指示归属于所述目标车辆对象的车轮；基于所述目标车辆对象的车轮关联信息，确定所述目标车辆对象的车辆轴数识别结果；其中，在一次迭代检测过程中执行以下操作：根据从所述待识别视频中的待处理视频帧中检测出的初始车辆对象更新车辆集合，以及根据从所述待处理视频帧中检测出的初始车轮对象更新车轮集合；基于更新后的车辆集合中所述目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中各初始车轮对象的车轮检测信息，更新所述目标车辆对象的车轮关联信息。
[0007]在一种可选的实施方式中，所述待处理视频帧为所述待识别视频中的第i个视频帧；在所述基于更新后的车辆集合中所述目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中各初始车轮对象的车轮检测信息，更新所述目标车辆对象的车轮关联信息之前，还包括：确定所述更新后的车辆集合中的目标车辆对象满足车轮关联更新条件，其中所述车轮关联更新条件为：所述目标车辆对象在所述第i个视频帧中的对象状态为有效状态，且所述目标车辆对象在目标视频帧中的对象状态为所述有效状态，所述目标视频帧包括所述待识别视频中的所述第i个视频帧之前连续的预设数量的视频帧。
[0008]在一种可选的实施方式中，所述待处理视频帧是针对目标行驶路线采集的；所述车辆检测信息包括用于标识所述初始车辆对象在所述待处理视频帧中的边界的车辆边界框；所述根据从所述待识别视频中的待处理视频帧中检测出的初始车辆对象更新车辆集合之后，还包括：通过下列方式确定所述车辆集合中的目标车辆对象：将更新后的车辆集合中，车辆边界框与预设位置向量相交的各初始车辆对象确定为所述目标车辆对象，所述预设位置向量是基于所述目标行驶路线确定的。
[0009]在一种可选的实施方式中，所述基于更新后的车辆集合中所述目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中初始车轮对象的车轮检测信息，更新所述目标车辆对象的车轮关联信息，包括：基于更新后的车辆集合中的目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中的各初始车轮对象的车轮检测信息，确定所述目标车辆对象与各初始车轮对象的重叠度；根据确定的各重叠度，更新所述目标车辆对象的车轮关联信息。
[0010]在一种可选的实施方式中，所述车辆检测信息包括用于标识所述初始车辆对象在所述待处理视频帧中的边界的车辆边界框；所述车轮检测信息包括用于标识所述初始车轮对象在所述待处理视频帧中的边界的车轮边界框；所述基于更新后的车辆集合中的目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中的各初始车轮对象的车轮检测信息，确定所述目标车辆对象与各初始车轮对象的重叠度，包括：将各初始车轮对象的车轮边界框对应的重叠面积与所述各初始车轮对象的车轮边界框的面积之比，确定为所述目标车辆对象与所述各初始车轮对象的重叠度；其中，所述重叠面积是所述目标车辆对象的车辆边界框和对应的初始车轮对象的车轮边界框的重叠部分的面积。
[0011]在一种可选的实施方式中，所述确定所述更新后的车辆集合中的目标车辆对象满足车轮关联更新条件之后，所述方法还包括：对所述目标车辆对象进行抓拍，获得所述目标车辆对象的车辆抓拍图像；基于所述车辆抓拍图像对确定的车辆轴数识别结果进行校验。
[0012]在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：获取所述目标车辆对象的车辆轴型信息；基于所述目标车辆对象的车辆轴数识别结果和车辆轴型信息，确定所述目标车辆对象的限重信息，所述限重信息用于判定所述目标车辆对象是否存在异常行驶行为。
[0013]在一种可选的实施方式中，所述待处理视频帧是针对目标行驶路线采集的，所述车轮检测信息包括用于标识所述初始车轮对象在所述待处理视频帧中的边界的车轮边界框，所述车轮关联信息包括所述目标车辆对象关联的各初始车轮对象；所述获取各目标车辆对象各自的车辆轴型信息，包括：基于所述目标车辆对象关联的各初始车轮对象的车轮边界框与预设位置向量首次相交的时间间隔，确定所述目标车辆对象的车辆轴型信息，所述预设位置向量是基于目
标行驶路线确定的。
[0014]在一种可选的实施方式中，所述根据从所述待识别视频中的待处理视频帧中检测出的初始车辆对象更新车辆集合，以及根据从所述待处理视频帧中检测出的初始车轮对象更新车轮集合，包括：对所述待处理视频帧进行检测，获得检测到的至少一个候选对象；基于所述至少一个候选对象中各候选对象的对象检测信息，与当前的对象集合中的各初始对象的对象检测信息，对所述各候选对象和当前的对象集合中的各初始对象进行匹配；基于第一候选对象的对象检测信息，更新所述当前的对象集合中第一初始对象的对象检测信息，所述第一候选对象包括在所述当前的对象集合中成功匹配到初始对象的所述候选对象；所述第一初始对象是所述初始的对象集合中与所述第一候选对象成功匹配的初始对象；和/或，将第二候选对象作为初始对象添加到所述当前的对象集合中，所述第二候选对象包括在所述当前的对象集合中无法匹配到初始对象的所述候选对象；其中：所述候选对象为候选车辆对象时，所述对象检测信息为所述车辆检测信息，所述对象集合为所述车辆集合；所述候选对象为候选车轮对象时，所述对象检测信息为所述车轮检测信息，所述对象集合为所述车轮集合。
[0015]在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：确定所述当前的对象集合中的第二初始对象，所述第二初始对象包括所述当前的对象集合中除与各候选对象成功匹配的初始对象之外的初始对象；基于所述第二初始对象的预设对象检测信息，更新所述第二初始对象的对象检测信息；其中，所述预设对象检测信息是基于所述第二初始对象的历史对象检测信息确定的。
[0016]在一种可选的实施方式中，所述待处理视频帧为所述待识别视频中的第j个视频帧；所述方法还包括：确定所述更新后的车辆集合中的目标车辆对象满足迭代停止条件，则基于所述目标车辆对象的车轮关联信息，确定所述目标车辆对象的车辆轴数识别结果，其中所述迭代停止条件为：所述目标车辆对象在所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆识别方法，其特征在于，该方法包括：通过对待识别视频进行迭代检测，获取所述待识别视频中的目标车辆对象，以及所述目标车辆对象的车轮关联信息，所述车轮关联信息用于指示归属于所述目标车辆对象的车轮；基于所述目标车辆对象的车轮关联信息，确定所述目标车辆对象的车辆轴数识别结果；其中，在一次迭代检测过程中执行以下操作：根据从所述待识别视频中的待处理视频帧中检测出的初始车辆对象更新车辆集合，以及根据从所述待处理视频帧中检测出的初始车轮对象更新车轮集合；基于更新后的车辆集合中所述目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中各初始车轮对象的车轮检测信息，更新所述目标车辆对象的车轮关联信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理视频帧为所述待识别视频中的第i个视频帧；在所述基于更新后的车辆集合中所述目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中各初始车轮对象的车轮检测信息，更新所述目标车辆对象的车轮关联信息之前，还包括：确定所述更新后的车辆集合中的目标车辆对象满足车轮关联更新条件，其中所述车轮关联更新条件为：所述目标车辆对象在所述第i个视频帧中的对象状态为有效状态，且所述目标车辆对象在目标视频帧中的对象状态为所述有效状态，所述目标视频帧包括所述待识别视频中的所述第i个视频帧之前连续的预设数量的视频帧。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理视频帧是针对目标行驶路线采集的；所述车辆检测信息包括用于标识所述初始车辆对象在所述待处理视频帧中的边界的车辆边界框；所述根据从所述待识别视频中的待处理视频帧中检测出的初始车辆对象更新车辆集合之后，还包括：通过下列方式确定所述车辆集合中的目标车辆对象：将更新后的车辆集合中，车辆边界框与预设位置向量相交的各初始车辆对象确定为所述目标车辆对象，所述预设位置向量是基于所述目标行驶路线确定的。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于更新后的车辆集合中所述目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中各初始车轮对象的车轮检测信息，更新所述目标车辆对象的车轮关联信息，包括：基于更新后的车辆集合中的目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中的各初始车轮对象的车轮检测信息，确定所述目标车辆对象与各初始车轮对象的重叠度；根据确定的各重叠度，更新所述目标车辆对象的车轮关联信息。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述车辆检测信息包括用于标识所述初始车辆对象在所述待处理视频帧中的边界的车辆边界框；所述车轮检测信息包括用于标识所述初始车轮对象在所述待处理视频帧中的边界的车轮边界框；所述基于更新后的车辆集合中的目标车辆对象的车辆检测信息，和更新后的车轮集合中的各初始车轮对象的车轮检测信息，确定所述目标车辆对象与各初始车轮对象的重叠
度，包括：将各初始车轮对象的车轮边界框对应的重叠面积与所述各初始车轮对象的车轮边界框的面积之比，确定为所述目标车辆对象与所述各初始车轮对象的重叠度；其中，所述重叠面积是所述目标车辆对象的车辆边界框和对应的初始车轮对象的车轮边界框的重叠部分的面积。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述更新后的车辆集合中的目标车辆对象满足车轮关联更新条件之后，所述方法还包括：对所述目标车辆对象进行抓拍，获得所述目标车辆对象的车辆抓拍图像；基于所述车辆抓拍图像对确定的车辆轴数识别结果进行校验。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标车辆对象的车辆轴型信息；基于所述目标车辆对象的车辆轴数识别结果和车辆轴型信息，确定所述目标车辆对象的限重信息，所述限重信息用于判定所述目标车辆对象是否存在异常行驶行为。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述待处理视频帧是针对目标行驶路线采集的，所述车轮检测信息包括用于标识所述初始车轮对象在所述待处理视频帧中的边界的车轮边界框，所述车轮关联信息包括所述目标车辆对象关联的各初始车轮对象；所述获取各目标车辆对象各自的车辆轴型信息，包括：基于所述目标车辆对象关联的各初始车轮对象的车轮...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝行猛，舒梅，杨文韬，
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：