一种车辆检测的方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种车辆检测的方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及车联网技术领域，该方法包括：将第i帧图像输入第一目标检测模型，所述i大于等于1；根据所述第一目标检测模型，确定所述第i帧图像中的目标车辆的第一检测框；根据所述第一检测框，确定所述第一检测框的第一标识信息；根据所述第一检测框，在第i+1帧图像中获取第一图像块；将所述第一图像块输入第二目标检测模型；根据所述第二目标检测模型，确定所述第一图像块中所述目标车辆的第二检测框；输出所述目标车辆的第二检测框和所述第一标识信息。该方法降低了目标车辆检测的计算量，并且同时提高了目标车辆检测的准确度。并且同时提高了目标车辆检测的准确度。并且同时提高了目标车辆检测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆检测的方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及车联网
，并且具体的，涉及一种车辆检测的方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]传统的视觉目标检测一般是基于光流或滤波等方法，这种检测方法的效果往往较差，无法在算力受限的移动端设备进行实时精准的车辆检测。此外，近年来有一些算法采用了卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)模型的方式，其对整张图像进行计算并进行目标检测，这种方法虽然能达到较高的精度，但计算量很大，无法在移动端设备上使用。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种车辆检测的方法，降低了目标车辆检测的计算量，并且同时兼顾了高精度。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种车辆检测的方法，包括：
[0005]将第i帧图像输入第一目标检测模型，所述i大于等于1；
[0006]根据所述第一目标检测模型，确定所述第i帧图像中的目标车辆的第一检测框；
[0007]根据所述第一检测框，确定所述第一检测框的第一标识信息；
[0008]根据所述第一检测框，在第i+1帧图像中获取第一图像块；
[0009]将所述第一图像块输入第二目标检测模型；
[0010]根据所述第二目标检测模型，确定所述第一图像块中所述目标车辆的第二检测框；
[0011]输出所述目标车辆的第二检测框和所述第一标识信息。
[0012]第二方面，本申请实施例提供了一种车辆检测的终端设备，包括：
[0013]处理单元，用于将第i帧图像输入第一目标检测模型，所述i大于等于1；
[0014]所述处理单元还用于根据所述第一目标检测模型，确定所述第i帧图像中的目标车辆的第一检测框；
[0015]所述处理单元还用于根据所述第一检测框，确定所述第一检测框的第一标识信息；
[0016]所述处理单元还用于根据所述第一检测框，在第i+1帧图像中获取第一图像块；
[0017]所述处理单元还用于将所述第一图像块输入第二目标检测模型；
[0018]所述处理单元还用于根据所述第二目标检测模型，确定所述第一图像块中所述目标车辆的第二检测框；
[0019]显示单元，用于输出所述目标车辆的第二检测框和所述第一标识信息。
[0020]第三方面，本申请实施例本申请提供了一种电子设备，包括：
[0021]处理器，适于实现计算机指令；以及，
[0022]存储器，存储有计算机指令，计算机指令适于由处理器加载并执行上述第一方面的方法。
[0023]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被计算机设备的处理器读取并执行时，使得计算机设备执行上述第一方面的方法。
[0024]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面的方法。
[0025]通过上述技术方案，所述终端设备根据第一目标检测模型从所述第i帧图像中，确定目标车辆的第一检测框，并确定所述第一检测框的第一标识信息，所述终端设备根据所述第二目标检测模型，在所述第i+1帧图像的第一图像块中确定所述目标车辆，所述终端设备输出所述目标车辆的第二检测框和所述第一标识信息，这一过程中，所述终端设备对第一图像块进行处理，在所述第一图像块中确定所述目标车辆，其实现的是已知目标的检测，并且是在图像小块中进行目标检测，需要的计算量较小。并且，在这一过程中，所述终端设备确定所述第二检测框的标识信息为所述第一标识信息，实现了对同一目标物使用相同的标识信息，将所述第一目标检测模型于所述第二检测模型的检测结果进行了准确的关联，提高了检测的精度。
附图说明
[0026]图1为本申请实施例涉及的系统架构的一个可选的示意图；
[0027]图2图2示出了本申请实施例的应用场景的一个示意图；
[0028]图3为本申请实施例提供的一种车辆检测的方法的示意性流程图；
[0029]图4为本申请实施例提供的所述第一目标检测模型和所述第二目标检测模型交互的示意性流程框图；
[0030]图5为本申请实施例提供的所述第一目标检测模型和所述第二目标检测模型交互的示意性流程框图；
[0031]图6是本申请实施例的装置的示意性框图；
[0032]图7为本申请实施例提供的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0033]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。
[0034]本申请提供的方案可应用于智能交通领域。智能交通系统(Intelligent Traffic System，ITS)又称智能运输系统(Intelligent Transportation System)，是将先进的科学技术(信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等)有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。
[0035]其中，车辆检测技术的对智能交通系统的发展有着至关重要的作用。车辆检测技术是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，实时实现车辆的检测，从而获得车辆实时的位置信息。基于本申请实施例提供的车辆检测的方法，可以基于车辆检测，实时获得车辆准确的定位结果，来为交通安全提供技术支持，例如助力于车道级定位、旁车轨迹预测和车辆危险预警等。
[0036]本申请提供的方案可应用于城快高速场景下的旁车感知和旁车持续定位，以及应用于L2、L3级别的自动驾驶的旁车渲染、旁车轨迹预测和旁车危险预警等。
[0037]如图1所示的3辆车正在公路上行驶，通过车辆110上安装的摄像头可以捕获车辆110周围的环境图像。例如，车辆110上的摄像头捕获的图像包括车辆B和车辆C，车辆110上的车载设备根据该捕获的图像可以检测周围车辆，根据检测到的周围车辆可以进行旁车轨迹预测、旁车危险预警等，为驾驶人员提供可靠的参考信息，避免由于驾驶人员的疏忽造成的安全问题。
[0038]本申请实施例也可以应用于自动驾驶领域，来提高自动驾驶的安全性。
[0039]当然，本申请实施例也可以应用于其他物体持续检测的领域，如无人机等。
[0040]图2示出了本申请实施例的应用场景的一个示意图。
[0041]如图2所示，该应用场景包括服务器和终端设备。其中，终端设备可以包括车载终端和用户终端。应理解，此处仅是示例性说明，并不对本申请实施例的应用场景进行具体限定。
[0042]车载终端可以包括行车电脑或车载单元(On Board Uni本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆检测的方法，其特征在于，包括：将第i帧图像输入第一目标检测模型，其中，i大于或者等于1；根据所述第一目标检测模型，确定所述第i帧图像中的目标车辆的第一检测框；根据所述第一检测框，确定所述第一检测框的第一标识信息；根据所述第一检测框，在第i+1帧图像中获取第一图像块；将所述第一图像块输入第二目标检测模型；根据所述第二目标检测模型，确定所述第一图像块中所述目标车辆的第二检测框；输出所述目标车辆的第二检测框和所述第一标识信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述i大于1时，所述根据所述第一检测框，确定所述第一检测框的第一标识信息，包括：当所述第一检测框与第i
‑
1帧图像确定的第三检测框重合度小于第一阈值时，生成所述第一标识信息，所述第一标识信息与所述第三检测框的标识信息不同。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述i大于1时，所述根据所述第一检测框，确定所述第一检测框的第一标识信息，包括：当所述第一检测框与第i
‑
1帧图像确定的第三检测框的重合度大于或等于第一阈值时，融合所述第一检测框与所述第三检测框，得到融合后的所述第一检测框，所述第一标识复用所述第三检测框的标识。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当i等于1时，所述根据所述第一检测框，确定所述第一检测框的第一标识信息，包括：根据所述第一检测框，生成所述第一检测框的第一标识信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当在所述第一图像块中没有检测到所述目标车辆时，在预设时间内，所述目标车辆的检测结果复用所述第一检测框。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述第二检测框，在第i+2帧图像中获取第二图像块，所述第二图像块的像素小于所述第i帧图像的像素；将所述第二图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：祁策，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：