[发明专利]一种黑色车检测方法、系统、装置以及存储介质

权利要求书

1.一种黑色车检测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过双目相机采集目标黑色车的红外图像以及可见光图像；

对所述红外图像以及所述可见光图像进行像素对齐；

提取对齐后的可见光图像的第一色彩特征图以及对齐后的红外图像的第一亮度特征图；

将所述第一色彩特征图以及所述第一亮度特征图输入到预设的融合网络模型中进行特征融合，得到融合图像，所述融合网络模型为根据样本图像对训练得到的网络模型。

将所述融合图像输入至检测网络模型中对所述目标黑车进行检测并得到检测结果，所述检测网络模型为训练好的用于车辆检测的网络模型。

2.根据权利要求1中所述的黑色车检测方法，其特征在于，所述双目相机包括红外相机以及可见光相机，在所述通过双目相机采集目标黑车的红外图像以及可见光图像之前，所述方法还包括：

计算所述红外相机的第一相机内参和第一相机外参以及计算所述可见光相机的第二相机内参以及第二相机外参；

所述对所述红外图像以及所述可见光图像进行像素对齐包括：

根据所述第一相机内参将所述红外图像转换到世界坐标系中；

结合所述第一相机外参将所述世界坐标系中的所述红外图像转换到相机坐标系中；

根据所述第二相机内参对所述红外图像以及所述可见光图像进行像素对齐。

3.根据权利要求2中所述的黑色车检测方法，其特征在于，在所述根据所述第一相机内参将所述红外图像转换到世界坐标系中之前，所述方法还包括：

将所述红外图像输入至预设的红外检测模型中，得到所述目标黑车的红外检测框；

所述根据所述第一相机内参将所述红外图像转换到世界坐标系中包括：

结合所述第一相机内参以及所述红外检测框的坐标信息将所述红外图像转换到世界坐标系中。

4.根据权利要求1中所述的黑色车检测方法，其特征在于，所述预设的网络模型中设置有编码网络、解码网络以及融合层，所述将所述第一色彩特征图以及所述第一亮度特征图输入到预设的网络模型中进行特征融合，得到融合图像包括：

将所述第一色彩特征图以及所述第一亮度特征图输入至所述编码网络中，得到第二色彩特征图以及第二亮度特征图；

将所述第二色彩特征图以及所述第二亮度特征图输入至所述融合层中进行融合，得到融合特征图；

将所述融合特征图输入至所述解码网络中进行解码，得到融合图像。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的黑色车检测方法，其特征在于，在所述提取对齐后的可见光图像的第一色彩特征图以及对齐后的红外图像的第一亮度特征图之前，所述方法还包括：

分别将所述红外图像以及所述可见光图像转换至Lab色彩空间。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的黑色车检测方法，其特征在于，所述融合网络模型通过如下方法训练得到：

通过双目相机采集目标样本图像对，所述样本图像对包括样本红外图像以及样本可见光图像；

对所述样本红外图像以及所述样本可见光图像进行像素对齐；

将对齐后的所述样本红外图像以及对齐后的所述样本可见光图像输入至初始化网络模型中进行特征融合，得到输出融合图像；

通过预设的损失函数计算所述输出融合图像分别与对齐后的样本红外图像以及对齐后的所述可见光图像之间的特征损差；

根据所述特征损差动态调整所述初始化网络模型，直至得到收敛的所述融合网络模型。

7.根据权利要求6中所述的黑色车检测方法，其特征在于，所述通过双目相机采集目标样本图像对包括：

通过双目相机采集样本视频，所述样本视频包括样本红外视频以及样本可见光视频；

从所述样本视频中提取出样本红外图像以及样本可见光图像。