[发明专利]一种车辆关联方法，计算机设备以及装置

说明书

本申请公开了一种车辆关联方法，计算机设备以及装置，车辆关联方法包括：获取当前帧图像；提取当前帧图像中的多个车辆的姿态位置信息和特征信息，以及提取目标车辆在历史帧图像中的姿态位置信息和特征信息；将当前帧图像中的每个车辆的姿态位置信息和目标车辆在历史帧图像中的姿态位置信息进行分析处理，以从当前帧图像的多个车辆中确定候选车辆；分别对每个候选车辆的特征信息与目标车辆的特征信息进行匹配，确定目标车辆在当前帧图像中的关联车辆。通过上述方式，本申请能够准确的确定不同帧图像中的目标车辆，提高图像间车辆关联的准确度。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种车辆关联方法，计算机设备以及装置。

背景技术

车辆为人们出行带来了极大便利，然而随着车辆保有量的日益攀升，车辆的违章事件也日益增多。车辆违章的智能检测可以帮助交通管理部门提高违章判断速度，降低人工成本。车辆违章的智能检测是使用各类传感器和影像获取设备在前端抓拍违章车辆，后端对车辆违章进行二次审核。

在车辆违章的二次审核中，需要寻找不同帧图像中的同一个违章车辆，将不同帧图像的同一个违章车辆进行关联。但是，违章审核所获得的违章图像序列并不完整，违章图像序列中图像之间间隔的时长是不固定的。本申请的发明人在长期的研发过程中，发现违章图像序列中不同图像间的车辆关联准确度较低，常常会导致误判。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种车辆关联方法，计算机设备以及装置，能够准确的确定不同帧图像中的目标车辆，提高图像间车辆关联的准确度。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种车辆关联方法，包括：获取当前帧图像；提取当前帧图像中的多个车辆的姿态位置信息和特征信息，以及提取目标车辆在历史帧图像中的姿态位置信息和特征信息；将当前帧图像中的每个车辆的姿态位置信息和目标车辆在历史帧图像中的姿态位置信息进行分析处理，以从当前帧图像的多个车辆中确定候选车辆；分别对每个候选车辆的特征信息与目标车辆的特征信息进行匹配，确定目标车辆在当前帧图像中的关联车辆。

其中，将当前帧图像中的每个车辆的姿态位置信息和目标车辆在历史帧图像中的姿态位置信息进行分析处理，以从当前帧图像的多个车辆中确定候选车辆包括：将当前帧图像中每个车辆的姿态位置信息和目标车辆在前一帧图像的姿态位置信息进行对比；其中，与目标车辆满足姿态位置约束关系的车辆确定为候选车辆。

其中，姿态位置约束关系包括运动姿态的约束关系，和/或运动姿态与位置之间的约束关系。

其中，分别对每个候选车辆的特征信息与目标车辆的特征信息进行匹配，确定目标车辆在当前帧图像中的关联车辆包括：获取历史帧图像中多个车辆的特征信息；其中历史帧图像中多个车辆包括目标车辆；分别对每个候选车辆的特征信息与历史帧图像中多个车辆的特征信息进行匹配，确定目标车辆在当前帧中的关联车辆。

其中，分别对每个候选车辆的特征信息与历史帧图像中多个车辆的特征信息进行匹配，确定目标车辆在当前帧中的关联车辆，包括：将每个候选车辆的特征信息与目标车辆在历史帧图像中的特征信息进行第一匹配计算，获得每个候选车辆的第一匹配度；选取多个候选车辆中第一匹配度最大的为预选关联车辆；将预选关联车辆的特征信息与历史帧图像中的每个车辆的特征信息进行第二匹配计算，获得历史帧图像中每个车辆的第二匹配度；在历史帧中第二匹配度最大的车辆为目标车辆时，预选关联车辆即为当前帧中目标车辆的关联车辆；否则，判断在历史帧中第二匹配度最大的车辆是否满足预设条件：若是，预选关联车辆即为当前帧中目标车辆的关联车辆；若否，更换预选关联车辆并继续进行第二匹配计算。

其中，预设条件包括：在历史帧中第二匹配度最大的车辆的矩形框与预选关联车辆的矩形框的交并比小于第一阈值。

其中，第一匹配计算的计算方法包括计算余弦相似度法或计算欧式距离相似度法。

其中，第二匹配计算的计算方法包括计算余弦相似度法或计算欧式距离相似度法。