[发明专利]一种基于空间先验的车辆安全警示装置检测方法

权利要求书

1.一种基于空间先验的车辆安全警示装置检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：准备检测车辆安全警示装置时拍摄的车辆图片；

S2：从准备好的车辆图片中选出部分图片作为数据集，所述数据集中的每张车辆图片具有相同的宽高比，并且每张车辆图片的拍摄视角相同；

对数据集中车辆图片上的警示标志的位置进行标注，所述警示标志为三角警示牌和灭火器；

对所述每张车辆图片中的三角警示牌进行线框标注，并打上三角警示牌标签，对所述每张车辆图片中的灭火器进行线框标注，并打上灭火器标签；

S3：随机选取数据集中的部分车辆图片作为训练集，将训练集中的所有车辆图片作为YOLOv3目标识别框架的输入，对YOLOv3目标识别框架进行训练，当训练至YOLOv3目标识别框架得到的loss值不再下降时，则停止训练，此时得到训练好的YOLOv3目标检测模型；

S4：从训练集中随机选取N张无背景目标干扰的图片作为样本图片，并将该N张样本图片统一到1280*960大小，随后确定距离基准量和面积基准量；

所述距离基准量包括样本图片宽方向上的距离基准量和高度方向上的距离基准量，通过距离基准量得到警示标志分布的直线方程；

所述面积基准量包括三角警示牌面积基准量S_s和灭火器面积基准量S_m；

S5：使用训练好的YOLOv3目标检测模型对待预测图片进行识别，识别后得到一个存有警示标志信息的数组，警示标志信息由警示标志的宽、警示标志的高、警示标志数量和包含警示标志的线框中心四部分组成；

S6：设S5识别的警示标志的数量为I，计算第i个警示标志的面积，确定所述第i个警示标志面积的面积得分,计算第i个警示标志的距离得分；

S7：如果第i个警示标志的面积得分与距离得分之和大于预先设定的阈值，则认为该第i个警示标志是重点目标，执行S8；反之则认为第i个警示标志不是重点目标，并执行S9；

S8：在所述待预测图片中框出第i个警示标志，并打上有警示标志的标签，输出处理后的待预测图片和该待预测图片的日志报告；

S9：所述待预测图片中没有重点目标，输出待预测图片原图和该待预测图片的日志报告。

2.如权利要求1所述的一种基于空间先验的车辆安全警示装置检测方法，其特征在于：所述S4中计算距离基准量方法如下：

1)获取所述N张样本图片，将所述每张样本图片上包含警示标志的线框中心坐标记为(x,y)，所述N个线框的中心坐标作为训练样本；

2)用sklearn中的LinearRegression模块构建线性回归模型，使用训练样本对线性回归模型进行自动迭代训练，训练结束后得到训练好的线性回归模型，并输出线性回归模型在宽方向上的截距D_x和在高方向上的截距D_y；

3)设D_x＝D_wW，D_y＝D_hH，其中，D_w表示宽方向上的距离基准量，D_h表示高方向上的距离基准量；D_x表示线性回归模型在宽方向的截距，D_y表示线性回归模型在高方向的截距；W表示样本图片的宽度，H表示样本图片的高度。

3.如权利要求1所述的一种基于空间先验的车辆安全警示装置检测方法，其特征在于：所述S4中计算面积基准量的具体方法如下：

利用该N张样本图片上三角警示牌的面积计算三角警示牌面积平均值，将三角警示牌面积平均值作为三角警示牌面积基准量S_s，用该N张样本图片上灭火器的面积计算灭火器面积平均值，将灭火器面积平均值作为灭火器面积基准量S_m。