车辆行驶状态检测方法、装置及存储介质、电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆行驶状态检测方法、装置及存储介质、电子设备，包括使用第一车辆上的车载摄像头获取第一车辆周围的第一图像；对第一图像进行车道线检测及识别，获取车道线信息；基于车道线信息进行车辆检测及识别，获取第一车辆周围的至少一辆车辆的车辆信息；基于车道线信息和第一车辆周围的至少一辆车辆的车辆信息，判断至少一辆车辆的行驶状态。本发明专利技术可以解决无法使用车载摄像头获取的图像对周围车辆行驶状态进行检测的技术问题。对周围车辆行驶状态进行检测的技术问题。对周围车辆行驶状态进行检测的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
车辆行驶状态检测方法、装置及存储介质、电子设备


[0001]本专利技术涉及计算机视觉处理技术，具体而言，涉及一种车辆行驶状态检测方法、装置及存储介质、电子设备。

技术介绍

[0002]逆向行驶是一种严重违反交通法规且十分危险的驾驶行为，随着人们对于汽车驾驶安全性的要求日益提高，如何有效地进行逆向行驶判断是一项非常重要的辅助驾驶功能。在一些依赖于道路监控和安防系统中的监控摄像头的技术方案中，通常根据多帧图像对车辆运动轨迹进行识别从而进行逆行判断。这些方案一方面受限于监控摄像头的数量和位置，覆盖范围有限；另一方面由于需要多帧图像来进行运动轨迹的识别，对于短时间的逆行行为(例如，越黄实线超车或越黄实线转弯)的检测会比较困难。而在另一些利用车载摄像头的技术方案中，基本只能实现对本车，即车载摄像头所在的车辆的逆行行为的判断，无法对该车辆周围的其他逆行车辆进行检测。
[0003]因此，有必要提出一种车辆行驶状态检测方法，能够使用车载摄像头获取的图像实现对周围车辆行驶状态的检测。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆行驶状态检测方法，包括：使用第一车辆上的车载摄像头获取所述第一车辆周围的第一图像；对所述第一图像进行车道线检测及识别，获取车道线信息；基于所述车道线信息进行车辆检测及识别，获取第一车辆周围的至少一辆车辆的车辆信息；基于所述车道线信息和所述第一车辆周围的至少一辆车辆的车辆信息，判断所述第一车辆周围的至少一辆车辆的行驶状态。2.根据权利要求1所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行车道线检测及识别，获取车道线信息包括：对所述第一图像进行车道线检测，获取所述车道线检测结果；基于所述车道线检测结果对所述车道线进行识别，获得车道线识别结果；将所述车道线检测结果和所述车道线识别结果作为所述车道线信息。3.根据权利要求1所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述基于所述车道线信息进行车辆检测及识别，获取第一车辆周围的至少一辆车辆的车辆信息包括：对包含车道线的所述第一图像进行车辆检测，获取车辆检测结果；基于所述车辆检测结果对包含车道线的第一图像中的所述第一车辆周围的至少一辆车辆进行识别，获得车辆识别结果；将所述车辆检测结果和所述车辆识别结果作为所述车辆信息。4.根据权利要求2所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，使用第一网络模型对所述第一图像进行车道线检测，获取所述车道线检测结果，其中，所述车道线检测结果包括筛选出包含车道线的所述第一图像并获取所述车道线的位置信息。5.根据权利要求4所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述第一网络模型为U型卷积神经网络，包括N1个第一卷积层组，由每2个第一卷积层组之间的下采样层构成的第一下采样组，N1个第二卷积层组，由每2个第二卷积层组之间的上采样层构成的第二上采样组。6.根据权利要求2所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，使用第二网络模型基于所述车道线检测结果对所述车道线进行识别，获得车道线识别结果，其中，车道线识别结果包括车道线线型、车道线颜色。7.根据权利要求6所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述第二网络模型为多分支的卷积神经网络，包括N2个第三卷积层组，由每2个第三卷积层组之间的下采样层构成的第二下采样组，与第三卷积层组的输出连接的第一全连接层组，其中，第一全连接层组包含N3个并行的全连接层。8.根据权利要求3所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，使用第三网络模型对包含车道线的所述第一图像进行车辆检测，获取所述车辆检测结果，其中，所述车辆检测结果包括含有车辆位置信息的车辆检测框。9.根据权利要求8所述的车辆行驶状态检测方法，其特征在于，所述第三网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱翰，洪建宇，方三勇，
申请(专利权)人：虹软科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：