[发明专利]车辆检测装置和方法

说明书

本发明实施例提供一种车辆检测装置和方法。所述车辆检测方法包括：确定包含检测对象的图像是属于复杂场景还是正常场景；根据所述图像是属于复杂场景还是正常场景，对所述图像的全部区域或者部分区域进行基于滑动窗的对象检测。由此，不仅可以保证对象检测的准确性而防止漏检，而且可以极大地降低对象检测的计算量，从而满足交通监控领域的实时性检测的需求。

技术领域

本发明实施例涉及智能交通(Intelligent Traffic)监控技术领域，尤其涉及一种车辆检测装置和方法。

背景技术

目前在交通监控领域，数字摄像头已经被广泛应用于城市道路。随着人工智能(AI，Artificial Intelligence)技术的发展，从交通监控摄像头获取的视频帧图像能够被导入智能交通系统(ITS，Intelligence Transportation System)，通过智能算法可以自动分析道路的交通状况。

智能交通视频监控有多种应用，例如交通状况分析、交通流量测量、自动事故检测等等。在这些应用中，对象(object，或者也可以称为目标)检测是非常重要的一个方面。通过对象检测，可以检测出感兴趣的对象。例如在十字路口的车辆检测中，可以对视频中出现的车辆进行实时的对象检测，从而分析出实时的交通状况。

对象检测方法可以抽取出图像特征，例如方向梯度直方图(HOG，Histogram ofOriented Gradient)或者Haar特征，并且可以通过分类算法对抽取出的特征进行分类；这些分类算法例如包括支持向量机(SVM，Support Vector Machines)或者AdaBoost等。此外，滑动窗(sliding-window)搜索也可以被用于对象的定位。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

但是，发明人发现：目前的对象检测方案需要的计算量仍然非常大，导致对象检测的速度较慢，不能满足智能交通监控领域的实时性检测的需求。如何降低对象检测的计算量，仍然是目前需要解决的技术难题。

本发明实施例提供了一种车辆检测装置和方法。期待降低对象检测的计算量并加快对象检测的速度。

根据本实施例的第一方面，提供了一种车辆检测装置，包括：

场景确定单元，其确定包含检测对象的图像是属于复杂场景还是正常场景；

对象检测单元，其根据所述图像是属于复杂场景还是正常场景，对所述图像的全部区域或者部分区域进行基于滑动窗的对象检测。

根据本实施例的第二方面，提供了一种车辆检测方法，包括：

确定包含检测对象的图像是属于复杂场景还是正常场景；

根据所述图像是属于复杂场景还是正常场景，对所述图像的全部区域或者部分区域进行基于滑动窗的对象检测。

根据本实施例的第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括如第一方面所述的车辆检测装置。

本发明实施例的有益效果在于：在图像属于复杂场景的情况下，对所述图像的全部区域进行基于滑动窗的对象检测；在图像属于正常场景的情况下，对所述图像的部分区域进行基于滑动窗的对象检测。由此，不仅可以保证对象检测的准确性而防止漏检，而且可以极大地降低对象检测的计算量，从而满足交通监控领域的实时性检测的需求。

参照后文的说明和附图，详细公开了本发明实施例的特定实施方式，指明了本发明实施例的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。