[发明专利]车辆信息获取方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了车辆信息获取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉领域，其中方法可包括：获取待处理的图像的至少两层特征；将所述至少两层特征进行融合，得到融合特征；从图像中检测出至少一个车辆位置矩形框，作为候选框，并执行以下第一操作：分别从融合特征中截取出各候选框对应的特征；若符合预定的输出条件，则输出各候选框及对应的特征，否则，对各候选框进行修正；对修正后的各候选框进行筛选，对剩余的各候选框进行再次修正，并针对再次修正后的各候选框，重复执行所述第一操作。应用本申请所述方案，能够提高处理结果的准确性等。

技术领域

本申请涉及计算机应用领域，特别涉及计算机视觉领域的车辆信息获取方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

车辆搜索技术中，可针对已知的目标车辆，在数据库中保存的各车辆图像中进行搜索，查找出其中的目标车辆。比如，警察要查找某一肇事逃逸的车辆a，那么可根据车辆a的图像，在数据库中存储的各路口的摄像头拍摄到的路口车辆图像中进行查找，查找出车辆a，从而获知车辆a的行踪等。

针对上述路口车辆图像，需要分别获取其中的车辆位置矩形框(通常为包含车辆的最小矩形框)及对应的特征，以便与车辆a的特征进行比对等，从而确定出车辆位置矩形框中的车辆是否为车辆a。但现有车辆位置矩形框的检测与特征的获取相对独立，且不存在对于检测到的车辆位置矩形框的优化行为，因此准确性较差。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了车辆信息获取方法、装置、电子设备及存储介质。

一种车辆信息获取装置，包括：特征提取模块、特征融合模块、候选框生成模块以及车辆再识别模块；

所述特征提取模块，用于获取待处理的图像的至少两层特征；

所述特征融合模块，用于将所述至少两层特征进行融合，得到融合特征；

所述候选框生成模块，用于从所述图像中检测出至少一个车辆位置矩形框，作为候选框，并执行以下第一操作：分别从所述融合特征中截取出各候选框对应的特征，将各候选框及对应的特征发送给所述车辆再识别模块；对所述车辆再识别模块返回的修正后的各候选框进行筛选，对剩余的各候选框进行再次修正，并针对再次修正后的各候选框，重复执行所述第一操作；

所述车辆再识别模块，用于执行以下第二操作：若符合预定的输出条件，则输出接收到的各候选框及对应的特征，否则，对接收到的各候选框进行修正后返回给所述候选框生成模块。

根据本申请一优选实施例，所述特征提取模块利用卷积神经网络提取出所述图像的至少两层特征；其中，各层特征的空间分辨率依次降低，但通道数量依次提升。

根据本申请一优选实施例，所述特征融合模块将空间分辨率最低的一层特征作为待处理的特征，并执行以下第三操作：将所述待处理的特征的空间分辨率和通道数量调整为与上一层特征的空间分辨率和通道数量一致，并将所述待处理的特征与所述上一层特征进行融合，将融合结果作为所述待处理的特征，重复执行所述第三操作，直到各层特征均融合完成。

根据本申请一优选实施例，所述候选框生成模块针对任一候选框，根据所述候选框在所述图像中的位置，从所述融合特征中截取出所述候选框对应的特征。

根据本申请一优选实施例，所述符合预定的输出条件包括：计数次数达到预定阈值；

所述车辆再识别模块进一步用于，在对接收到的各候选框进行修正后返回给所述候选框生成模块之后，将所述计数次数加一。

根据本申请一优选实施例，所述车辆再识别模块进一步用于，将各候选框对应的特征进行预定处理后输出。

一种车辆信息获取方法，包括：

获取待处理的图像的至少两层特征；

将所述至少两层特征进行融合，得到融合特征；