[发明专利]车辆与局部区域位置关系的识别方法、装置及存储介质

说明书

本公开涉及基于视觉图像处理的车辆状态识别技术领域，公开了车辆与局部区域位置关系的识别方法，包括以下步骤：获取包含所述车辆以及所述局部区域的图像，对所述图像进行语义分割，获得多个类别的像素集合；对所述像素集合进行线提取，得到第一线段、第二线段和第三线段；按第一预设量，对所述第一线段向外平移，得到第一平移线段；根据所述第一平移线段与所述第三线段的位置关系，输出识别结果。本公开的一些技术效果在于：通过对图像进行处理，获得表示车轮连线位置的第一线段，并据此与表示局部区域边界的第三线段进行位置的比对，通过统计重叠的像素数得到车辆与局部区域的位置关系，该方案灵活性强，并具有较高的准确度。

技术领域

本公开涉及基于视觉图像处理的车辆状态识别技术领域，特别涉及车辆与局部区域位置关系的识别方法、装置及存储介质。

背景技术

随着科技创新的发展，汽车在生活中越來越普及，在给人们带来便利的同时也给人们带来日益严重的交通问题，其中违章占用导流区是交通安全事故频发的一个重要原因。导流线的形式主要为一个或几个根据路口地形设置的白色V形线或斜纹线区域，表示车辆必须按规定的路线行驶，不得压线或越线行驶。主要用于过宽、不规则或行驶条件比较复杂的交叉路口，立体交叉的匝道口或其他特殊地点。设置导流线，目的就是要让每一辆车都可以“车行其道”，起到管制、引导、警示交通的作用，从而减少交通事故。在这个背景下，把车辆和道路综合考虑起来，运用高新技术实现对违章占用导流区进行智能识别，有利于智能交通领域的发展，解决道路交通问题。

目前对违章占用导流区车辆进行智能图像识别的形式主要集中在固定的视觉相机上，如固定在卡口，根据固定的相机位置提前划定好导流区位置，对特定场景内的车辆进行违章占用导流区识别。

在固定的视觉相机识别违章占用导流区方面，主要是采用运动前景检测的方法，其主要采用人工标注的方法将不变场景内的导流区标注出来，然后比较其与运动前景的关系。如论文《基于视觉的车辆违章轧线检测跟踪技术研究》，在运动前景检测的基础上,用人工标注的方法将不变场景内的导流区区域预先定义,然后将运动前景掩模和导流区掩模做与运算，再经过校准得到最终结果。采取这样的技术用于判断车辆与导流区的相对位置关系，只适用于特定的场景，而且容易受固定的相机的位置影响，灵活性不强。

事实上，不止导流区，对于许多禁止机动车进入的交通区域(如人行道、自行车道等等)，现有技术一般也是通过类似的方式进行车辆与相关区域的相对位置关系的判断(包括至少部分地落入该相关区域或不完全落入该相关区域)，灵活性不强。

发明内容

为解决前述的至少一个技术问题，本公开在一个方面提出了一种车辆与局部区域位置关系的识别方法，包括以下步骤：获取包含所述车辆以及所述局部区域的图像；根据预设类别，对所述图像进行语义分割，获得多个类别的像素集合；所述像素集合包括第一类集合，后者包括连接所述车辆某边两个轮子的第一像素组；所述像素集合包括第三类集合，后者包括与所述局部区域的对应第三像素组；对所述像素集合进行线提取，得到多条用于表示所述像素集合中不同像素组位置的线段；所述线段包括表示所述第三像素组边缘的位置的第三线段；根据所述车辆在所述图像内的位置信息，分别从所述多条线段中筛选出归属于所述车辆的第一线段，用于表示所述第一像素组的位置；按第一预设量，对所述第一线段向外平移，得到第一平移线段；根据所述第一平移线段与所述第三线段的位置关系，输出识别结果。

优选地，所述第一像素组为连接所述车辆一端两个轮子的像素组；所述像素集合还包括第二类集合，后者包括连接所述车辆一侧两个轮子的第二像素组；根据所述车辆在所述图像内的位置信息，分别从所述多条线段中筛选出归属于所述车辆的第二线段，用于表示所述第二像素组的位置；按第二预设量，对所述第二线段向外平移，得到第二平移线段；根据所述第一平移线段与所述第三线段的位置关系，结合所述第二平移线段与所述第三线段的位置关系，输出识别结果。