车辆跟踪匹配方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种车辆跟踪匹配方法、装置、电子设备和存储介质，涉及车辆技术领域，该方法包括：获取待检测图像；待检测图像至少包括一辆车辆；对待检测图像中的车辆进行遮挡检测，确定每个车辆对应的车牌遮挡程度；基于每个车辆对应的车牌遮挡程度和车辆遮挡区域信息，确定目标跟踪匹配框；基于目标跟踪匹配框对车辆进行跟踪匹配。本申请缓解了由于车辆遮挡导致的id

【技术实现步骤摘要】
车辆跟踪匹配方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及车辆
，尤其是涉及一种车辆跟踪匹配方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]车辆处在露天环境且停靠时间长，由于昼夜交替或者天气变化，车辆的外部特征也容易变化，比如车辆中午与傍晚呈现的特征完全不同，因此无法保证较高的匹配率。相关技术中，采用多目标跟踪的方案进行匹配：一种方案是通过额外训练一个embedding(嵌入)作为辅助判定依据，另一种方案不再额外训练一个embedding。两种方案均是采用2阶段匹配的方式，由于通常会存在被大范围遮挡的车辆，因此第2阶段的交并比匹配更容易出现id
‑
switch现象，从而进行车辆长时间跟踪时跟踪效果不佳。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于提供一种车辆跟踪匹配方法、装置、电子设备和存储介质，缓解了由于车辆遮挡导致的id
‑
switch的问题，进而提升了车辆跟踪匹配的准确性。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种车辆跟踪匹配方法，方法包括：获取待检测图像；待检测图像至少包括一辆车辆；对待检测图像中的车辆进行遮挡检测，确定每个车辆对应的车牌遮挡程度；基于每个车辆对应的车牌遮挡程度和车辆遮挡区域信息，确定目标跟踪匹配框；基于目标跟踪匹配框对车辆进行跟踪匹配。
[0005]在可选的实施方式中，在获取待检测图像之后，方法还包括：基于车辆检测模型在检测头层对待检测图像进行解耦处理，确定车牌分支和车辆分支；其中，车牌分支对应车牌检测头，车辆分支对应车辆检测头。
[0006]在可选的实施方式中，对待检测图像中的车辆进行遮挡检测，确定每个车辆对应的车牌遮挡程度，包括：对待检测图像中的车辆进行遮挡测试，并基于预先划分的遮挡类别确定每个车辆对应的车牌遮挡程度；其中，每种车牌遮挡程度用于表征当前车牌的完整度阈值；
[0007]方法还包括：当完整度阈值低于预设临界阈值时，剔除待检测图像。
[0008]在可选的实施方式中，方法还包括：基于预先配置的离散方向类确定车头方向概率；基于车头方向概率确定方向值权重，并基于方向值权重计算缩并累加值；基于缩并累加值确定待检测图像中的车辆的车头朝向。
[0009]在可选的实施方式中，方法还包括：对待检测图像进行车辆识别，得到目标车辆区域；对目标车辆区域进行划分，确定多个目标区域信息；其中，每个目标区域信息用于预测车辆是否被遮挡。
[0010]在可选的实施方式中，基于每个车辆对应的车牌遮挡程度和车辆遮挡区域信息，确定目标跟踪匹配框，包括：判断目标区域信息是否被遮挡；
[0011]如果是，则确定目标区域信息为车辆遮挡区域信息；基于每个车辆对应的车牌遮
挡程度和车辆遮挡区域信息，确定目标跟踪匹配框和目标跟踪匹配框对应的匹配阈值。
[0012]在可选的实施方式中，方法还包括：确定跟踪匹配框对应的优先级；基于跟踪匹配框对应的优先级动态调整跟踪匹配框所处的目标区域信息。
[0013]第二方面，本专利技术提供一种车辆跟踪匹配装置，装置包括：获取模块，用于获取待检测图像；待检测图像至少包括一辆车辆；遮挡检测模块，用于对待检测图像中的车辆进行遮挡检测，确定每个车辆对应的车牌遮挡程度；确定模块，用于基于每个车辆对应的车牌遮挡程度和车辆遮挡区域信息，确定目标跟踪匹配框；跟踪匹配模块，用于基于目标跟踪匹配框对车辆进行跟踪匹配。
[0014]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现前述实施方式任一项的车辆跟踪匹配方法。
[0015]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现前述实施方式任一项的车辆跟踪匹配方法。
[0016]本申请提供的车辆跟踪匹配方法、装置、电子设备和存储介质，该车辆跟踪匹配方法通过获取至少包括一辆车辆的待检测图像，对待检测图像中的车辆进行遮挡检测，确定每个车辆对应的车牌遮挡程度，基于每个车辆对应的车牌遮挡程度和车辆遮挡区域信息，确定目标跟踪匹配框，最后基于目标跟踪匹配框对车辆进行跟踪匹配。上述方式通过进行车辆遮挡检测，并针对不同车辆对应的车牌遮挡程度确定对应的目标跟踪匹配框，从而可以进行相应的跟踪检测，缓解了由于车辆遮挡导致的id
‑
switch的问题，进而提升了车辆跟踪匹配的准确性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，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他的附图。
[0018]图1为本申请实施例提供的一种车辆跟踪匹配方法的流程图；
[0019]图2为本申请实施例提供的一种解耦方式的示意图；
[0020]图3为本申请实施例提供的另一种解耦方式的示意图；
[0021]图4为本申请实施例提供的一种不同车牌完整性的示意图；
[0022]图5为本申请实施例提供的一种车头朝向划分示意图；
[0023]图6为本申请实施例提供的一种车辆区域划分示意图；
[0024]图7为本申请实施例提供的一种检测框动态匹配的示意图；
[0025]图8为本申请实施例提供的一种无遮挡的车辆目标跟踪匹配框的选取示意图；
[0026]图9为本申请实施例提供的一种C部分或D部分被遮挡的目标跟踪匹配框的选取示意图；
[0027]图10为本申请实施例提供的一种A部分被遮挡B部分未被遮挡的目标跟踪匹配框的选取示意图；
[0028]图11为本申请实施例提供的一种分类任务的处理示意图；
[0029]图12为本申请实施例提供的一种车辆跟踪匹配装置的结构图；
[0030]图13为本申请实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0031]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0032]因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0033]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0034]车辆处在露天环境且停本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆跟踪匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；所述待检测图像至少包括一辆车辆；对所述待检测图像中的车辆进行遮挡检测，确定每个车辆对应的车牌遮挡程度；基于每个车辆对应的车牌遮挡程度和车辆遮挡区域信息，确定目标跟踪匹配框；基于所述目标跟踪匹配框对车辆进行跟踪匹配。2.根据权利要求1所述的车辆跟踪匹配方法，其特征在于，在获取待检测图像之后，所述方法还包括：基于车辆检测模型在检测头层对所述待检测图像进行解耦处理，确定车牌分支和车辆分支；其中，车牌分支对应车牌检测头，车辆分支对应车辆检测头。3.根据权利要求1所述的车辆跟踪匹配方法，其特征在于，对所述待检测图像中的车辆进行遮挡检测，确定每个车辆对应的车牌遮挡程度，包括：对所述待检测图像中的车辆进行遮挡测试，并基于预先划分的遮挡类别确定每个车辆对应的车牌遮挡程度；其中，每种车牌遮挡程度用于表征当前车牌的完整度阈值；所述方法还包括：当完整度阈值低于预设临界阈值时，剔除所述待检测图像。4.根据权利要求1所述的车辆跟踪匹配方法，其特征在于，所述方法还包括：基于预先配置的离散方向类确定车头方向概率；基于车头方向概率确定方向值权重，并基于所述方向值权重计算缩并累加值；基于所述缩并累加值确定所述待检测图像中的车辆的车头朝向。5.根据权利要求1所述的车辆跟踪匹配方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述待检测图像进行车辆识别，得到目标车辆区域；对所述目标车辆区域进行划分，确定多个目标区域信息；其中，每个目标区域信...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔令峰，孙龙喜，洪荣健，郑启财，林健熙，葛德武，
申请(专利权)人：厦门科拓软件研发中心有限公司，
类型：发明
国别省市：