[发明专利]一种目标物速度检测方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明提供一种目标物速度检测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及视觉技术领域，该方法包括以下步骤：采集待检测的视频数据，并从所述待识别的视频数据中提取包含所述待检测的目标物的帧图像序列；将对齐后的第一帧图像序列对应的特征图、第一帧图像序列以及第二帧图像序列输入至速度识别检测模型中，得到所述速度识别检测模型输出的所述待检测的目标物在所述第二帧图像序列对应的识别速度，本发明优化整个pipeline的操作流程，提升速度检测精度以及连续性的同时精简了速度检测的后处理流程，使得目标物的识别速度检测达到更优的性能。

技术领域

本发明涉及视觉技术领域，尤其涉及一种目标物速度检测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

伴随着汽车数量的剧增，车辆驾驶过程中交通事故也日益频发，而在很多的交通事故中，速度问题成为交通事故的主要诱因之一，同时随着智能交通以及自动驾驶技术的发展，也需要能够通过更加精确地手段检测驾驶者驾驶的车辆以外临近车辆的速度，实现对自身驾驶车辆速度与驾驶状况的分析，以在后续阶段对车辆运行路径进行合理、精确的规划。因此，及时、精准地检测其他车辆的运行速度对自身车辆运行时的安全性非常必要。

随着计算机视觉技术的发展，计算机视觉技术受到了极大关注，并广泛应用于自动驾驶、区域监控、图像导航指导、城市安全、地形匹配等领域，立体视觉技术是计算机视觉的重要组成部分，具有测量精度高、使用成本低、测量非接触等优点。利用立体视觉技术，可以实现对目标物的检测与跟踪以及目标物的定位及速度估算，比如说基于视频结构化的应用中，目标物在经过跟踪算法后，会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹，利用这两个数据可以做一些后续工作：速度检测(交通类应用场景)、计数(交通类应用场景、安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景、安防类应用场景)。目前通过视频监控系统对目标物例如车辆的检测，仅能获得目标物在摄像机投影平面的二维信息以及目标物在投影平面上的大小，检测出的信息实际是目标物在摄像机投影面的二维信息，而非三维空间中的目标物本身。由于单靠摄像机画面中的二维信息，无法确定车辆实际尺寸大小，从而无法实现实时的速度检测。现有常用的技术手段为先获取目标物在二维空间的信息，再将获取得到的二维信息转换为目标物在三维空间的信息，并结合滤波算法，对原有跟踪算法中跟踪不准确、容易丢失的问题进行了改善，上述过程总的算法流程(pipeline)较长，导致速度估算的整体精度不高，且参数难调。

为了能够及时检测出目标物的运行速度，需要设计出一种新的目标物速度检测方法。

发明内容

本发明提供一种目标物速度检测方法、装置、设备及可读存储介质，用以解决现有技术中无法直接获取目标物在三维空间的信息导致pipeline较长且精度不高的缺陷，实现优化整个pipeline的操作流程，提升速度检测精度以及连续性的同时精简了速度检测的后处理流程。

本发明提供一种目标物速度检测方法，包括以下步骤：

采集待检测的视频数据，并从所述待识别的视频数据中提取包含所述待检测的目标物的帧图像序列；

将对齐后的第一帧图像序列对应的特征图、所述第一帧图像序列以及第二帧图像序列输入至速度识别检测模型中，得到所述速度识别检测模型输出的所述待检测的目标物在所述第二帧图像序列对应的识别速度；

其中，所述速度识别检测模型是基于从样本视频数据中提取的样本帧图像序列训练得到的，所述第一帧图像序列和所述第二帧图像序列均属于所述帧图像序列，且所述第一帧图像序列相邻于所述第二帧图像序列并位于所述第二帧图像序列之前，所述特征图为将所述第一帧图像序列输入至特征提取模型中输出得到的，所述特征图基于第一偏移量进行对齐的，所述第一偏移量为将所述特征图输入至行为识别模型中输出得到的。

根据本发明提供的目标物速度检测方法，所述将对齐后的第一帧图像序列对应的特征图、所述第一帧图像序列以及第二帧图像序列输入至速度识别检测模型中，得到所述速度识别检测模型输出的所述待检测的目标物在所述第二帧图像序列对应的识别速度，具体包括以下步骤：