[发明专利]车辆的抓拍控制方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种车辆的抓拍控制方法，其特征在于，包括：

确定视频流图像中车辆的目标框；

基于所述车辆的目标框进行车牌识别和目标跟踪，并将所述车牌识别的结果与所述目标跟踪的跟踪目标标识相关联；

在判断所述车辆满足抓拍条件的情况下，确定所述跟踪目标标识所关联的所述车牌识别的结果是否为无牌，在所述车牌识别的结果为无牌的情况下，判断所述车辆的目标框中是否包含预定对象，在包含所述预定对象的情况下，控制对所述车辆进行抓拍，其中，所述预定对象包括车脸和/或车尾。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述车辆的目标框中是否包含所述预定对象包括：

确定所述预定对象的目标框；

确定相交比率ratio＝(A∩B)/A，其中，A表示所述预定对象的目标框，B表示所述车辆的目标框，A∩B表示A与B的交集；

在所述相交比率ratio大于或等于阈值thresh的情况下，确定所述车辆的目标框中包含所述预定对象，否则，确定所述车辆的目标框中不包含所述预定对象。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在确定视频流图像中所述车辆的目标框之前，还包括：

基于所述视频流图像进行目标检测，以确定所述视频流图像中包含的候选目标框及所述候选目标框对应的目标类别，其中，所述目标类别包括以下之一：车辆、车脸、车尾、行人。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述视频流图像进行目标检测包括：

将所述视频流图像输入区域生成网络，生成所述候选目标框并记录所述候选目标框的位置信息；

将所述候选目标框输入空间金字塔池化网络，得到每个所述候选目标框的具有相同维度的图像特征；

基于每个所述候选目标框的所述图像特征和所述位置信息生成特征矩阵I并将所述特征矩阵I输入关系网络，以确定所述候选目标框对应的所述目标类别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于每个所述候选目标框的所述图像特征和所述位置信息生成特征矩阵I并将所述特征矩阵I输入关系网络，以确定所述候选目标框对应的所述目标类别包括：

生成特征矩阵其中，f_A为所述候选目标框的所述图像特征，f_G为所述候选目标框的所述位置信息，表示将f_A和f_G进行拼接；

将所述特征矩阵I输入所述关系网络，得到键值矩阵K、查询矩阵Q和值矩阵V，其中，K＝W^kI，Q＝W^qI，V＝W^vI，其中，W^k、W^q和W^v分别为训练得到对应于所述键值矩阵K、所述查询矩阵Q和所述值矩阵V的权重向量；

基于所述键值矩阵K和所述查询矩阵Q确定关系矩阵A＝K^TQ，其中，T表示矩阵转置；

基于所述关系矩阵A和所述值矩阵V确定所述候选目标框对应的特征矩阵其中，softmax()代表归一化指数函数；

基于所述候选目标框对应的所述特征矩阵O计算所述候选目标框对应的所述目标类别。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定视频流图像中所述车辆的目标框包括：

在所述视频流图像中包含的所述候选目标框中，筛选所述目标类别为车辆的所述候选目标框作为所述车辆的目标框。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述预定对象的目标框包括：

在所述视频流图像中包含的所述候选目标框中，筛选所述目标类别为车脸和/或车尾的所述候选目标框作为所述预定对象的目标框。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述抓拍条件包括以下至少之一：

所述车辆的所述目标框到达预设的抓拍区域；

所述跟踪目标标识发生变化，其中，所述跟踪目标标识用于唯一标识当前跟踪的车辆。