[发明专利]一种车辆检测方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种车辆检测方法、装置及计算机可读存储介质，方法包括：获取待检测视频；待检测视频中包括若干连续视频帧；计算每一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，获得待检测视频的差别表征子集特征；对每一视频帧进行光流检测，构建每一视频帧的光流特征，继而将所有视频帧的光流特征进行融合，获得待检测视频的光流特征；将待检测视频的差别表征子集特征与待检测视频的光流特征进行特征融合，生成待检测视频的运动差别表征子集特征；将运动差别表征子集特征输入至车辆检测模型中进行车辆检测。通过实施本发明实施例能够提高车辆检测的检测效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车辆检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着汽车保有量不断增长，道路的交通压力不断加大，与汽车相关的安全管理问题也日益凸显，为了实现对运行汽车的优化管理和调度，可通过对汽车特征的有效检测和识别，从而获取车辆数量情况，为驾驶员和车辆管理调度中心提供可视化的信息参考。

现有车辆检测技术，通过提取图像中的局部差别表征子集作为图像的特征进行识别，而现有的局部差别表征子集中仅包含差分幅值和差分方向两个变量。在实际运用中，由于车辆打光不均、车辆所在背景环境随机多变的干扰，采用上述差分局部差别表征子进行车辆检测，车辆检测效果较差。

发明内容

本发明实施例提供一种车辆检测方法、装置及计算机可读存储介质，能提高车辆检测的检测效果。

本发明一实施例提供一种车辆检测方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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：