[发明专利]一种车型识别方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种车型识别方法，其特征在于，包括：

在车辆行驶的过程中，获取摄像装置采集的车辆图像集和激光雷达采集的包含所述车辆的点云数据集；其中，所述摄像装置和所述激光雷达部署于道路一侧；

根据所述车辆图像集和所述点云数据集，构建三维点云模型，并从所述三维点云模型中提取车辆点云；

对所述车辆点云和所述车辆图像集进行处理，确定所述车辆的初步车型、车身长度和车轴信息；其中，所述车轴信息包括车轴数量和轴型；

根据所述初步车型、车身长度和所述车轴信息，确定所述车辆的最终车型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆图像集和所述点云数据集，构建三维点云模型，包括：

根据所述车辆图像集和所述点云数据集，确定车辆行驶速度；

根据所述车辆行驶速度和激光雷达参数，确定所述点云数据集中每帧点云数据对应的车辆位置信息；

根据所述车辆位置信息和所述点云数据集，构建三维点云模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述三维点云模型中提取车辆点云，包括：

从所述三维点云模型中剔除地面点云，并对剩余点云进行聚类处理，得到车辆点云。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述车辆点云和所述车辆图像集进行处理，确定所述车辆的初步车型、车身长度和车轴信息，包括：

通过第一神经网络模型，对所述车辆点云进行处理，确定所述车辆的车身长度和车轴信息；

通过第二神经网络模型，对所述车辆图像集进行处理，确定所述车辆的初步车型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过第一神经网络模型，对所述车辆点云进行处理，确定所述车辆的车身长度和车轴信息，包括：

将所述车辆点云投影到垂直平面，得到车身点云图像；其中，所述垂直平面为车辆的车门侧所在平面；

从所述车身点云图像中提取车辆轮廓；

通过第一神经网络模型，对所述车辆轮廓进行处理，确定所述车辆的车身长度和车轴信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过第二神经网络模型，对所述车辆图像集进行处理，确定所述车辆的初步车型，包括：

从所述车辆图像集中确定初始车辆图像；其中，所述初始车辆图像为所述激光雷达采集到所述车辆的车头时触发摄像装置采集的图像；

对所述初始车辆图像进行去畸变处理，得到目标车辆图像；

通过第二神经网络模型，对所述目标车辆图像进行处理，确定所述车辆的初步车型。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述车辆的最终车型传输至车辆管理系统，以使所述车辆管理系统基于所述车辆的最终车型，核实所述车辆上报的车型信息。

8.一种车型识别装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于在车辆行驶的过程中，获取摄像装置采集的车辆图像集和激光雷达采集的包含所述车辆的点云数据集；其中，所述摄像装置和所述激光雷达部署于道路一侧；

模型构建模块，用于根据所述车辆图像集和所述点云数据集，构建三维点云模型，并从所述三维点云模型中提取车辆点云；

第一确定模块，用于对所述车辆点云和所述车辆图像集进行处理，确定所述车辆的初步车型、车身长度和车轴信息；其中，所述车轴信息包括车轴数量和轴型；

第二确定模块，用于根据所述初步车型、车身长度和所述车轴信息，确定所述车辆的最终车型。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的车型识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的车型识别方法。