[发明专利]基于算法融合的车辆汇入检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于算法融合的车辆汇入检测方法，其特征在于，包括：

获取关于前方相邻车道内车辆的图像；

应用目标检测算法于所述图像，得到第一算法图像，所述第一算法图像包括关于所述车辆的轮廓框；

应用语义分割算法于所述图像，得到第二算法图像，所述第二算法图像包括所述车辆的车辆特征区域以及本车道与所述相邻车道的共用车道线的车道线特征区域；

添加所述轮廓框于所述车辆特征区域，得到所述车辆特征区域中单一车辆区域；

比对所述单一车辆区域与所述车道线特征区域，若两者重合，判定存在车辆汇入；在世界坐标系下，选定所述单一车辆区域边缘的第一像素点，得到所述车辆的车辆轮廓；所述第一像素点为所述第二算法图像中所述车辆特征区域的像素点；

选定所述车辆轮廓的特定像素点，所述特定像素点在所述车辆轮廓内具有绝对值最大的纵坐标；

比对所述特定像素点与第二像素点，所述第二像素点为所述第二算法图像中所述车道线特征区域的像素点，若所述特定像素点与所述第二像素点重合，判定存在车辆汇入。

2.根据权利要求1所述的基于算法融合的车辆汇入检测方法，其特征在于，所述获取关于前方相邻车道内车辆的图像，具体包括：

实时获取关于所述车辆的视频；

分帧处理所述视频，得到所述图像。

3.根据权利要求1所述的基于算法融合的车辆汇入检测方法，其特征在于，所述添加所述轮廓框于所述车辆特征区域，得到所述车辆特征区域中单一车辆区域，具体包括：

以所述第一算法图像的顶点为第一原点，以水平方向为x轴，竖直方向为y轴，建立世界坐标系；

获取所述世界坐标系下，所述轮廓框所对应的坐标值；

以所述第二算法图像中对应顶点为第二原点，复制所述世界坐标系至所述第二算法图像；

添加所述轮廓框于所述第二算法图像中所述坐标值处；

根据所述轮廓框，得到所述单一车辆区域。

4.根据权利要求1所述的基于算法融合的车辆汇入检测方法，其特征在于，所述比对所述特定像素点与第二像素点，所述第二像素点为所述第二算法图像中所述车道线特征区域的像素点，若所述特定像素点与所述第二像素点重合，判定存在车辆汇入，具体包括：

获取所述世界坐标系下，关于所述第二像素点的坐标值的车道线参数方程，所述车道线参数方程为所述世界坐标系下，所述第二像素点的集合；

若所述特定像素点的坐标值使所述车道线参数方程小于和/或等于0，则所述特定像素点与所述车道线特征区域重合，判定存在车辆汇入；

否则，判定不存在车辆汇入。

5.一种基于算法融合的车辆汇入检测装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取关于前方相邻车道内车辆的图像；

第一算法图像获取模块，用于应用目标检测算法于所述图像，得到第一算法图像，所述第一算法图像包括关于所述车辆的轮廓框；

第二算法图像获取模块，用于应用语义分割算法于所述图像，得到第二算法图像，所述第二算法图像包括所述车辆的车辆特征区域以及本车道与所述相邻车道的共用车道线的车道线特征区域；

单一车辆区域获取模块，用于添加所述轮廓框于所述车辆特征区域，得到所述车辆特征区域中单一车辆区域；

车辆汇入判定模块，用于比对所述单一车辆区域与所述车道线特征区域，若两者重合，判定存在车辆汇入；在世界坐标系下，选定所述单一车辆区域边缘的第一像素点，得到所述车辆的车辆轮廓；所述第一像素点为所述第二算法图像中所述车辆特征区域的像素点；

选定所述车辆轮廓的特定像素点，所述特定像素点在所述车辆轮廓内具有绝对值最大的纵坐标；

比对所述特定像素点与第二像素点，所述第二像素点为所述第二算法图像中所述车道线特征区域的像素点，若所述特定像素点与所述第二像素点重合，判定存在车辆汇入。

6.根据权利要求5所述的车辆汇入检测装置，其特征在于，所述图像获取模块被配置以执行以下操作：

实时获取关于所述车辆的视频；

分帧处理所述视频，得到所述图像。