[发明专利]一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质，包括：在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，并输出车辆样本的整体外观信息；根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测；通过当前路面图像和部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测；结合整体外观信息、视点预测结果和目标车辆部件检测结果，推理出目标车辆部件构成整车的概率。本申请通过在不同视点离线学习部件外观模型和道路结构概率视点图，为车辆重构提供对比帮助，以及进行在线处理车辆部件检测和车辆概率推理，这样在复杂多交通环境下提高车辆检测的鲁棒性和精准度，解决多视点和遮挡问题，同时降低计算成本。

技术领域

本发明涉及道路车辆检测领域，特别是涉及一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，道路车辆检测方法已经得到广泛的研究，是高效驾驶辅助系统(Advanceddriver assistance systems，ADAS)和自动驾驶系统的关键问题。

现有的方法是利用汽车外观多样的特点如对称性，边缘，阴影等图像特征等被广泛用于汽车检测和分类，如Haar特征和取向特征直方图。但是车辆的外观可能在不同的视点上变化很大，或者有时由于基础公共设施的遮挡和有限的摄像机视野只能观察到部分汽车零部件等带来的问题。

因此，如何解决多车道交通方式场景下的多视点和遮挡问题，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种道路车辆检测方法、装置、设备及存储介质，可以提高车辆检测的精准度和鲁棒性，解决多车道交通方式场景下的多视点和遮挡问题。其具体方案如下：

一种道路车辆检测方法，包括：

在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，并输出车辆样本的整体外观信息；

根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测；

通过当前路面图像和所述部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测；

结合所述整体外观信息、所述视点预测结果和所述目标车辆部件检测结果，推理出目标车辆部件构成整车的概率。

优选地，在本发明实施例提供的上述道路车辆检测方法中，在多个视点下为车辆样本的不同部件建立部件外观模型，具体包括：

在多个视点下将安装在车辆样本的不同部件的部件滤波器和覆盖整个车辆样本的根滤波器获取的数据以及所述部件滤波器相对于所述根滤波器的空间位置信息进行HOG特征检测，生成HOG特征外观模型；

根据所述HOG特征外观模型，输出车辆样本的不同部件相对于整个车辆样本的位置偏移以及视点信息；

根据所述位置偏移和所述视点信息，由所述部件滤波器训练车辆的不同部件，对各个部件进行空间约束，获取在至少四个视点各部件的部件外观模型。

优选地，在本发明实施例提供的上述道路车辆检测方法中，根据道路信息结构和视点分布生成道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测，具体包括：

通过路线图和视点通道检测器获取交通方向和车道结构；

根据获取的所述交通方向和车道结构，产生自我车框的网格图；

确定车辆样本在网格图中不同视点下观察的概率分布，以生成道路结构概率视点图；

根据所述道路结构概率视点图，提供当车辆样本在特定位置时的视点预测。

优选地，在本发明实施例提供的上述道路车辆检测方法中，通过当前路面图像和所述部件外观模型的匹配进行目标车辆部件检测，具体包括：