[发明专利]一种车辆检测方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种车辆检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测视频；其中，所述待检测视频中包括若干连续视频帧；

计算每一所述视频帧中各邻域的像素点的差分幅值和差分方向，生成每一所述视频帧的差别表征子集特征，继而将所有视频帧的差别表征子集特征进行融合，获得所述待检测视频的差别表征子集特征；

对每一所述视频帧进行光流检测，构建每一所述视频帧的光流特征，继而将所有视频帧的光流特征进行融合，获得所述待检测视频的光流特征；

将所述待检测视频的差别表征子集特征与所述待检测视频的光流特征进行特征融合，生成所述待检测视频的运动差别表征子集特征；

将所述运动差别表征子集特征输入至已构建的车辆检测模型中，以使所述车辆检测模型根据所述运动差别表征子集特征，对所述待检测视频进行车辆检测。

2.如权利要求1所述的车辆检测方法，其特征在于，每一所述视频帧的差别表征子集特征的生成方法包括：

根据视频帧的空间分辨率对视频帧进行邻域划分，将所述视频帧划分为各个邻域；

计算每一所述邻域中各像素点的差分幅值和差分方向，继而将所有邻域的差分方向量化为若干个主方向，构建差分方向直方图；

根据每一像素点与其所在邻域的中心点的距离、每一像素点的差分幅值以及所述差分方向直方图构建差别梯度直方图，将所述差别梯度直方图作为所述视频帧的差别表征子集特征。

3.如权利要求2所述的车辆检测方法，其特征在于，在生成所述待检测视频的运动差别表征子集特征之后，还包括：

对所述运动差别表征子集特征所对应的各像素点进行运动量检测，将运动量超过预设阈值的像素点，作为特征点；

将差分幅值最大的特征点所对应的主方向，作为基准方向，将其余所有像素点的差分幅值根据所述基准方向进行旋转，继而根据旋转后的像素点的差分幅值重新生成所述运动差别表征子集特征。

4.如权利要求1所述的车辆检测方法，其特征在于，通过预设的间隔分类算法构建所述车辆检测模型；其中，所述预设的间隔分类算法所对应的公式为：

D为特征集合,D＝[D₁,D₂,…,D_k]，其中D_i是i类的特征集合的子集；a_i,j为i类训练样本的子集，j＝1,2,…,n_j；Z_i为A_i的子矩阵的间隔系数；m_i为第i类样本的平均值；W代表分类的参数；B为具有类标签的输入向量，F为非零的元素；λ₁、λ₂、γ₁和γ₂为用于控制对应项贡献度的尺度调节因子。

5.如权利要求1所述的车辆检测方法，其特征在于，在获取待检测视频之后，还包括：通过高斯滤波器对所述待检测视频进行视频处理。

6.一种车辆检测装置，其特征在于，包括视频获取模块，第一特征生成模块、第二特征生成模块、第三特征生成模块以及车辆检测模块；

所述视频获取模块，用于获取待检测视频；其中，所述待检测视频中包括若干连续视频帧；

所述第一特征生成模块，用于计算每一所述视频帧中各邻域的像素点的差分幅值和差分方向，生成每一所述视频帧的差别表征子集特征，继而将所有视频帧的差别表征子集特征进行融合，获得所述待检测视频的差别表征子集特征；

所述第二特征生成模块，用于对每一所述视频帧进行光流检测，构建每一所述视频帧的光流特征，继而将所有视频帧的光流特征进行融合，获得所述待检测视频的光流特征；

所述第三特征生成模块，用于将所述待检测视频的差别表征子集特征与所述待检测视频的光流特征进行特征融合，生成所述待检测视频的运动差别表征子集特征；

所述车辆检测模块，用于将所述运动差别表征子集特征输入至已构建的车辆检测模型中，以使所述车辆检测模型根据所述运动差别表征子集特征，对所述待检测视频进行车辆检测。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至4中任意一项所述的车辆检测方法。