[發明專利]一種道路車輛狀態識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011145554.2
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112380918A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 劉建虢;尹曉雪
• 申請（專利權）人: 西安科銳盛創新科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 西安嘉思特知識產權代理事務所(普通合伙) 61230
• 代理人: 王海棟

1.一種道路車輛狀態識別方法，其特征在于，應用于無人駕駛汽車，包括：

獲取車輛圖像；

利用圖像識別網絡的主干網絡對所述車輛圖像進行特征提取，得到x個特征圖；所述x個特征圖的尺度依次增大；x為大于等于3的自然數；

將所述x個特征圖利用所述圖像識別網絡的FPN網絡進行自頂向下，密集連接形式的特征融合，得到所述車輛圖像的車輛狀態，所述車輛狀態包括各個車輛的位置和類別；

基于所述車輛狀態生成駕駛控制指令；

其中，所述主干網絡包括多個間隔串聯的密集連接模塊以及過渡模塊；所述圖像識別網絡是根據車輛圖像樣本和對應的車輛狀態進行迭代訓練得到的。

2.根據權利要求1所述的道路車輛狀態識別方法，其特征在于，所述密集連接模塊包括串聯的卷積網絡模塊以及密集連接單元組，且所述密集連接模塊的數量至少為三個，所述密集連接單元組包括多個密集連接單元。

3.根據權利要求2所述的道路車輛狀態識別方法，其特征在于，所述卷積網絡模塊包括依次連接的卷積層、BN層以及Leaky relu層；所述密集連接單元包括多個密集連接的所述卷積網絡模塊，并采用級聯方式融合多個所述卷積網絡模塊輸出的所述x個特征圖。

4.根據權利要求3所述的道路車輛狀態識別方法，其特征在于，所述過渡模塊包括依次連接的多個所述卷積網絡模塊以及最大池化層，且所述卷積網絡模塊的輸出與所述最大池化層的輸出通過級聯連接。

5.根據權利要求1所述的道路車輛狀態識別方法，其特征在于，所述FPN網絡包括與所述x個特征圖的尺度對應的x個預測支路Y₁～Y_x。

6.根據權利要求5所述的道路車輛狀態識別方法，其特征在于，所述將所述x個特征圖利用所述圖像識別網絡的FPN網絡進行自頂向下，密集連接形式的特征融合，包括：

針對預測支路Y_i，從所述x個特征圖中，獲取對應尺度的特征圖并進行卷積處理，將卷積處理后的所述特征圖，與預測支路Y_i-1～Y₁分別經上采樣處理后的所述特征圖進行級聯融合；其中，預測支路Y_i-j的上采樣倍數為2^j；i＝2、3，…，x；j為小于i的自然數。

7.根據權利要求1所述的道路車輛狀態識別方法，其特征在于，所述駕駛控制指令包括車輛行駛的路線信息以及車輛行駛的速度值。

8.一種道路車輛狀態識別裝置，其特征在于，包括：

圖像采集模塊，用于獲取車輛圖像；

圖像檢測模塊，用于利用圖像識別網絡的主干網絡對所述車輛圖像進行特征提取，得到x個特征圖；所述x個特征圖的尺度依次增大；x為大于等于3的自然數；

圖像識別模塊，用于將所述x個特征圖利用所述圖像識別網絡的FPN網絡進行自頂向下，密集連接形式的特征融合，得到所述車輛圖像的車輛狀態，所述車輛狀態包括各個車輛的位置和類別；

車輛控制模塊，用于基于所述車輛狀態生成駕駛控制指令；

其中，所述主干網絡包括多個間隔串聯的密集連接模塊以及過渡模塊；所述圖像識別網絡是根據車輛圖像樣本和對應的車輛狀態進行迭代訓練得到的。

9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲器通過通信總線完成相互間的通信；

存儲器，用于存放計算機程序；

處理器，用于執行存儲器上所存放的程序時，實現權利要求1-7任一所述的方法步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質內存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-7任一所述的方法步驟。