[发明专利]一种车辆检测跟踪方法和装置

说明书

本发明提供了一种车辆检测跟踪方法和装置，所述方法包括：对当前拍摄到的车辆图像进行检测，得到车辆图像的车辆特征；从预先训练的多模型网络结构中选取适应车辆图像尺寸的一组模型；通过选取出的一组模型，对车辆特征进行车辆检测，得到车辆图像中各个车辆的位置信息；根据得到的各个车辆的位置信息，对车辆图像中的车辆进行跟踪。通过本发明提供的一种车辆检测跟踪方法和装置，可以提高车辆定位的精准度，提升车辆跟踪速度。

技术领域

本发明涉及视频图像处理领域，具体而言，涉及一种车辆检测跟踪方法和装置。

背景技术

目前，在汽车行驶的过程中，正常行驶的汽车周围的车辆都有可能靠近它，如果距离靠的太近，就可能造成正常行驶的汽车与靠近其的车辆发生追尾剐蹭，对车辆的行车安全造成威胁。为了保证正常行驶的汽车的行车安全，可使正常行驶的汽车检测其周围车辆的车辆位置，及时发现周围的靠近车辆。

相关技术中，在汽车检测其周围车辆的车辆位置的过程中，先获取车辆的周围车辆的车辆图像，然后将获取的车辆图像大小缩放到满足预设的模型尺寸的大小后，通过模型进行图像特征检测得到车辆在图像缩放后的位置信息，最后将缩放后的位置信息还原，得到车辆在原始图像中的位置信息。

在汽车检测其周围车辆的车辆位置的过程中，当获取到的车辆图像的尺寸与训练模型的大小相差很大时，对车辆图像的尺寸缩放会增大检测到的车辆位置的检测误差，降低定位车辆位置的准确度。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种车辆检测跟踪方法和装置，以减少检测到的车辆位置的检测误差，提高定位车辆位置的准确度。

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆检测跟踪方法，包括：

对当前拍摄到的车辆图像进行检测，得到所述车辆图像的车辆特征；其中，所述车辆特征包括以下至少之一：图像灰度特征、梯度幅值特征和梯度方向特征；

从预先训练的多模型网络结构中选取适应所述车辆图像尺寸的一组模型；

通过选取出的一组模型，对所述车辆特征进行车辆检测，得到所述车辆图像中各个车辆的位置信息；

根据得到的各个所述车辆的位置信息，对所述车辆图像中的车辆进行跟踪。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，通过选取出的一组模型，对所述车辆特征进行车辆检测，得到所述车辆图像中各个车辆的位置信息，包括：

判断距离最近一次使用全局检测算法确定车辆的位置信息的时长是否达到预设时间长度；其中，所述位置信息包括车辆的轮廓外接矩形的中心点坐标、端点坐标和所述车辆的车辆搜索区域；

如果是，通过全局检测算法和选取出的一组模型，对所述车辆图像中得到的所述车辆特征进行车辆检测，确定车辆图像中各个车辆的位置信息；

如果否，使用最近一次得到的车辆的轮廓外接矩形的中心点坐标和端点坐标确定车辆搜索区域，通过局部检测算法和选取出的一组模型，对各个所述车辆的所述车辆搜索区域中的所述车辆特征进行特征检测，确定各个所述车辆的轮廓外接矩形的中心点坐标和端点坐标。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，通过全局检测算法和选取出的所述一组模型，对所述车辆图像中的所述车辆特征进行车辆检测，确定车辆图像中各个车辆的位置信息，包括：

通过全局检测算法和选取出的一组模型，对所述车辆图像中得到的所述车辆特征进行车辆检测，得到所述车辆图像中各个所述车辆的轮廓外接矩形的中心点坐标和端点坐标；

以各个所述车辆的所述轮廓外接矩形的中心点坐标为各个所述车辆的车辆搜索区域中心，按照设定的车辆搜索区域大小对所述车辆搜索区域中心进行扩展，得到所述车辆搜索区域。