[发明专利]一种车辆位置获得方法及装置

说明书

本申请实施例的目的在于提供一种车辆位置获得方法，用于改善现有技术中通过人工判断车辆在图像中的位置的效率低下的问题。该车辆位置获得方法包括：获得第一图像，第一图像为图像采集装置获得的包括车辆的图像；利用主干网络模型从第一图像中提取多个不同层级的特征，将多个不同层级的特征进行融合获得融合特征；利用特征金字塔生成模型根据融合特征获得包括第一位置的车辆检测信息，第一位置为车辆在第一图像中的位置。使用该方法替代了人工判断车辆在获取的图像中的位置，有效地提高识别车辆在获取的图像中的位置的效率，从而改善了现有技术中通过人工判断车辆在图像中的位置的效率低下的问题。

技术领域

本申请涉及图像识别的技术领域，具体而言，涉及一种车辆位置获得方法及装置。

背景技术

目前的安防行业中，传统的方法来实现渣土车的位置进行检测时，都是通过人工对路边摄像头的获得的视频进行监控。具体地例如，安防人员看着视频，人工地分析来判断车辆在图像中的位置，再进一步判断车辆是否违规，然而这种方式存在着现有技术中通过人工判断车辆在图像中的位置的效率低下的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种车辆位置获得方法，用于改善现有技术中通过人工判断车辆在图像中的位置的效率低下的问题。

本申请实施例提供了的一种车辆位置获得方法，所述方法包括：获得第一图像，所述第一图像为图像采集装置获得的包括车辆的图像；利用主干网络模型从所述第一图像中提取多个不同层级的特征，将所述多个不同层级的特征进行融合获得融合特征；利用特征金字塔生成模型根据所述融合特征获得包括第一位置的车辆检测信息，所述第一位置为所述车辆在所述第一图像中的位置。

使用上述方法通过对图像采集装置直接获得的图像提取多个特征，将多个特征进行融合后获得融合特征，再根据融合特征获得特征序列，最后根据特征序列获得车辆在该图像中的位置。通过电子设备来执行上述方法的方式替代了人工判断车辆在获取的图像中的位置，有效地提高识别车辆在获取的图像中的位置的效率，从而改善了现有技术中通过人工判断车辆在图像中的位置的效率低下的问题。

可选地，在本申请实施例中，所述方法还包括：根据所述第一位置从所述第一图像中截取出突显车辆区域的第二图像；利用违规判断模型提取所述第二图像中的多个待检测特征，并根据所述多个待检测特征中的每个待检测特征判断所述车辆是否违规。使用上述方法从图像采集装置直接获取的图像截取车辆图像，并从该车辆图像中提取多个待检测特征，最后根据每个待检测特征判断车辆是否违规。通过截取出车辆图像这种方式减少了判断车辆是否违规的计算量，有效地提高了判断车辆是否违规的效率，从而改善了现有技术中通过人工判断车辆是否违规的效率低下的问题。

可选地，在本申请实施例中，所述车辆检测信息还包括车辆分类，在所述根据所述第一位置从所述第一图像中截取出第二图像之前，还包括：确定所述车辆分类为第一预设分类。使用上述方法判断该车辆分类是否为第一预设分类，有效地提高了第一预设分类车辆或者特定分类车辆的违规判断的效率。

可选地，在本申请实施例中，还包括：利用车牌检测模型提取所述第二图像中车牌的位置特征，获得第三图像，所述第三图像为所述第一图像中包括车牌的区域图像；利用车牌识别模型对所述第三图像中的车牌特征进行识别，获得车牌信息。使用上述方法替代了人工识别图像中的车牌信息，有效地提高识别图像中的车牌信息的效率。

可选地，在本申请实施例中，还包括：利用车牌检测模型提取所述第一图像中车牌的位置特征，获得第三图像，所述第三图像为所述第一图像中包括车牌的区域图像；利用车牌识别模型对所述第三图像中的车牌特征进行识别，获得车牌信息。使用上述方法替代了人工识别图像中的车牌信息，有效地提高识别图像中的车牌信息的效率。