[发明专利]一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质，该车辆检测方法包括对待处理图像进行车牌检测和车灯检测，得到检测车牌区域集和检测车灯区域集；基于检测车灯区域集，得到各个车灯区域对；其中，一个车灯区域对包含检测车灯区域集中归属于同一车辆的不同检测车灯区域；从检测车牌区域集中确定出各个车灯区域对匹配的检测车牌区域；将各个车灯区域对包含的检测车灯区域和确定出的检测车牌区域，确定为待处理图像的车辆检测结果。本申请中先在检测车灯区域集中筛选出其中的车灯区域对，再在检测车牌区域集中筛选出各个车灯区域对对应的检测车牌区域，减少车牌和车灯的误报，提高车辆车灯和车牌的检测准确率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别是涉及一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

车牌定位技术是车牌识别的前提，目前常用的车牌定位技术方案是通过深度学习的方法，一般分为两步，先通过车辆检测网络检测车辆位置，然后把车辆检测位置结果输入到车牌检测网络，进行车牌位置定位。当该方法在某些特殊场景下，例如夜晚场景，车辆轮廓不清，车辆无法被正确检出进而影响到车牌的检测。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种车辆检测方法、终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中夜间场景下车辆轮廓不清造成的车牌检测困难的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的第一个技术方案是：提供一种车辆检测方法，该方法包括：对待处理图像进行车牌检测和车灯检测，得到检测车牌区域集和检测车灯区域集；基于所述检测车灯区域集，得到各个车灯区域对；其中，一个所述车灯区域对包含所述检测车灯区域集中归属于同一车辆的不同检测车灯区域；从所述检测车牌区域集中确定出所述各个车灯区域对匹配的检测车牌区域；将所述各个车灯区域对包含的检测车灯区域和确定出的检测车牌区域，确定为所述待处理图像的车辆检测结果。

其中，从所述检测车牌区域集中确定出所述各个车灯区域对匹配的检测车牌区域，还包括：若确定所述各个车灯区域对中存在目标车灯区域对，则对所述目标车灯区域对在所述待处理图像中对应的图像区域进行车牌检测，得到所述目标车灯区域对匹配的车牌检测区域；其中，所述目标车灯区域对是所述检测车牌区域集中不存在匹配的检测车牌区域的车灯区域对。

其中，对待处理图像进行车牌检测和车灯检测，得到检测车牌区域集和检测车灯区域集，包括：基于目标检测模型，对待处理图像进行所述车牌检测，检测得到所述待处理图像中包含的各个检测车牌区域，并将检测得到的各个检测车牌区域进行聚类，得到所述检测车牌区域；以及基于所述目标检测模型，对待处理图像进行所述车灯检测，检测得到所述待处理图像中包含的各个检测车灯区域，并将检测得到的各个检测车灯区域进行聚类，得到所述检测车灯区域。

其中，对待处理图像进行车牌检测和车灯检测，得到检测车牌区域集和检测车灯区域集，还包括：确定每一所述检测车灯区域的中心坐标以及每一所述检测车牌区域的中心坐标；将所述检测车牌区域集包含的所有所述检测车牌区域对应的中心坐标依照第一规则排列；将所述检测车灯区域集包含的所有所述检测车灯区域对应的中心坐标依照第二规则排列。

其中，基于所述检测车灯区域集，得到各个车灯区域对，包括：选取所述检测车灯区域集中的一个所述检测车灯区域，将选取的所述检测车灯区域与所述检测车灯区域集包含的其它所述检测车灯区域进行匹配；分别判断所述选取的检测车灯区域与所述检测车灯区域集包含的其它所述检测车灯区域之间的关系是否符合预设条件；如果所述选取的检测车灯区域与所述检测车灯区域集包含的其它所述检测车灯区域中的一个所述检测车灯区域之间的关系符合所述预设条件，则确定符合所述预设条件的所述检测车灯区域与所述选取的检测车灯区域匹配成对。