[发明专利]车辆检测方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种车辆检测方法、装置以及计算机可读存储介质，包括以下步骤：获取视频帧中当前路况对应的图像帧；获取所述图像帧中出现车辆的目标区域；将所述目标区域输入至深度学习模型进行车辆位置计算，得到车辆位置信息。因本发明能够通过车辆跟踪技术识别出图像帧中出现车辆的最小目标区域，再将所述最小目标区域输入到深度学习模型计算得到当前路况下的车辆位置信息，从而解决了辅助驾驶系统检测车辆时难以兼顾高准确率和高效率的问题。

技术领域

本发明涉及车辆检测领域，尤其涉及一种车辆检测方法、装置以及计算机可读存储介质。

背景技术

汽车辅助驾驶系统(ADAS)或者自动驾驶系统是未来的发展的趋势且在最近几年得到了迅猛的发展。快速、高准确率的检测前方的车辆具有非常重要的意义，直接关系到辅助驾驶系统能否有效的运行。车载辅助驾驶系统系统是安装在运行车辆的嵌入式系统，由于其CPU的计算速度满，系统耗电量高，内存不足等因素，能提供的计算资源非常有限。

传统的检测方法运行速度快，资源消耗小，但是检测车辆的准确率不高；另一种基于深度学习的车辆检测方法检测准确率高，但运行成本高，计算资源耗费大，且检测速度慢，检测效果并不理想。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种车辆检测方法、装置以及计算机可读存储介质，旨在解决辅助驾驶系统检测车辆时难以兼顾高准确率和高效率的问题。

为了达到上述目的，本发明提供一种车辆检测方法，所述车辆检测方法包括以下步骤：

获取视频帧中当前路况对应的图像帧；

获取所述图像帧中出现车辆的目标区域；

将所述目标区域输入至深度学习模型进行车辆位置计算，得到车辆位置信息。

优选地，所述获取所述图像帧中出现车辆的目标区域的步骤包括：

判断所述图像帧在历史图像帧中是否有相似帧；

在判定所述图像帧在历史图像帧中有相似帧时，获取所述相似帧中出现车辆的历史区域以及区域偏移量；

根据所述历史区域以及所述区域偏移量得到所述目标区域。

优选地，所述获取所述图像帧中出现车辆的目标区域的步骤之后，所述判断所述图像帧在历史图像帧中是否有相似帧的步骤，还包括：

在判定所述图像帧在所述视频帧中没有相似帧时，获取所述图像帧中的路况信息；

根据所述路况信息获取对应的检测窗口；

根据所述检测窗口对所述图像帧进行车辆检测；

在所述检测窗口检测到车辆时，将所述车辆出现的区域作为所述目标区域。

优选地，所述根据所述检测窗口对所述图像帧进行车辆检测的步骤包括：

获取起始检测位置、预设滑动方向以及预设滑动距离；

控制所述检测窗口在所述起始检测位置以预设滑动方向及预设滑动距离进行滑动；

在所述检测窗口每次滑动后提取所述检测窗口中的图像的图像特征；

根据所述图像特征确定所述检测窗口中是否存在车辆。

优选地，所述图像特征包括局部对比度特征以及梯度方向直方图特征。

优选地，所述路况信息不同所述检测窗口的尺寸不同。

优选地，所述路况信息不同所述预设滑动距离不同。