[发明专利]特征提取方法、装置及车辆朝向确定方法、车载终端

说明书

本发明实施例公开一种特征提取方法、装置及车辆朝向确定方法、车载终端。该方法包括：根据车辆区域和车牌区域之间的相对位置关系，确定待检测车辆的宽高尺寸比例；通过车辆结构线检测模型中的特征提取层，提取车辆区域的特征图；通过车辆结构线检测模型中的回归层，根据宽高尺寸比例对特征图进行回归，确定车辆区域中待检测车辆的结构线信息；根据预设的朝向信息与结构线信息的对应关系，确定结构线信息对应的朝向信息，作为待检测车辆的朝向信息；其中，特征图每个特征向量为叠加了注意因子后得到；注意因子为：根据特征向量与语义组中的所有特征向量的全局语义特征之间的相似性确定。应用本发明实施例提供的方案，能够更准确地确定车辆的朝向信息。

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体而言，涉及一种特征提取方法、装置及车辆朝向确定方法、车载终端。

背景技术

随着科学技术的发展，智能驾驶、无人车等新兴概念应运而生。高精度车辆探测识别、跟踪估计是道路场景分析与环境感知中的重要元素，也是智能驾驶领域一个不可或缺的部分。对周围车辆的车辆朝向的估计是感知技术中的重要一环。除了智能驾驶领域会确定周围车辆的车辆朝向以外，在其他领域，比如道路监控领域等也会有此应用。

相关技术中，通常根据图像采集设备采集包括待检测车辆的道路图像，并根据传统的图像形态学进行去噪、平滑滤波以及二值化阈值分割等预处理，获得二值化黑白图像，通过轮廓提取和跟踪监测车辆边缘线，根据车辆边缘线确定车辆朝向信息。但是这种确定车辆朝向的方法容易受到背景信息干扰而无法精准地提取车辆边缘线，导致确定的车辆朝向不够准确。

发明内容

本发明提供了一种特征提取方法、装置及车辆朝向确定方法、车载终端，以更准确地确定车辆的朝向信息。具体的技术方案如下。

第一方面，本发明实施例公开了一种基于结构线的车辆朝向确定方法，包括：

获取包含待检测车辆的道路图像；

确定所述道路图像中所述待检测车辆所在的车辆区域和车牌区域；

根据所述车辆区域和车牌区域之间的相对位置关系，确定所述待检测车辆的宽高尺寸比例；

通过车辆结构线检测模型中的特征提取层，提取所述车辆区域的特征图；其中，所述特征图包含多个语义组；每个语义组中的每个特征向量为叠加了注意因子后得到；所述注意因子为：根据特征向量与语义组中的所有特征向量的全局语义特征之间的相似性确定；

通过所述车辆结构线检测模型中的回归层，根据所述宽高尺寸比例对所述特征图进行回归，确定所述车辆区域中所述待检测车辆的结构线信息；

根据预设的朝向信息与结构线信息的对应关系，确定所述结构线信息对应的朝向信息，作为所述待检测车辆的朝向信息。

可选的，所述特征提取层包括：卷积层、注意因子确定层和注意因子叠加层；所述通过车辆结构线检测模型中的特征提取层，提取所述车辆区域的特征图的步骤，包括：

通过所述卷积层，提取所述车辆区域的初始特征图；其中，所述初始特征图包括多个语义组，每个语义组包括多个初始特征向量；

通过所述注意因子确定层，针对每个语义组，根据该语义组中的所有初始特征向量确定全局语义特征，根据每个初始特征向量与所述全局语义特征之间的相似性确定每个初始特征向量的初始注意因子，对每个初始注意因子进行归一化，得到每个初始特征向量的注意因子；

通过所述注意因子叠加层，将每个初始特征向量的注意因子叠加至对应的初始特征向量，得到对应的特征向量，将包含每个特征向量的特征图作为车辆区域的特征图。

可选的，所述根据该语义组中的所有初始特征向量确定全局语义特征的步骤，包括：