[發(fā)明專利]一種車輛關(guān)聯(lián)方法，計(jì)算機(jī)設(shè)備以及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011562684.6
• 申請(qǐng)日: 2020-12-25
• 公開（公告）號(hào): CN112669277A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅振杰;巫立峰;胡來(lái)豐
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/73;G06T7/246;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市威世博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44280
• 代理人: 黎堅(jiān)怡

本申請(qǐng)公開了一種車輛關(guān)聯(lián)方法，計(jì)算機(jī)設(shè)備以及裝置，車輛關(guān)聯(lián)方法包括：獲取當(dāng)前幀圖像；提取當(dāng)前幀圖像中的多個(gè)車輛的姿態(tài)位置信息和特征信息，以及提取目標(biāo)車輛在歷史幀圖像中的姿態(tài)位置信息和特征信息；將當(dāng)前幀圖像中的每個(gè)車輛的姿態(tài)位置信息和目標(biāo)車輛在歷史幀圖像中的姿態(tài)位置信息進(jìn)行分析處理，以從當(dāng)前幀圖像的多個(gè)車輛中確定候選車輛；分別對(duì)每個(gè)候選車輛的特征信息與目標(biāo)車輛的特征信息進(jìn)行匹配，確定目標(biāo)車輛在當(dāng)前幀圖像中的關(guān)聯(lián)車輛。通過(guò)上述方式，本申請(qǐng)能夠準(zhǔn)確的確定不同幀圖像中的目標(biāo)車輛，提高圖像間車輛關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及一種車輛關(guān)聯(lián)方法，計(jì)算機(jī)設(shè)備以及裝置。

背景技術(shù)

車輛為人們出行帶來(lái)了極大便利，然而隨著車輛保有量的日益攀升，車輛的違章事件也日益增多。車輛違章的智能檢測(cè)可以幫助交通管理部門提高違章判斷速度，降低人工成本。車輛違章的智能檢測(cè)是使用各類傳感器和影像獲取設(shè)備在前端抓拍違章車輛，后端對(duì)車輛違章進(jìn)行二次審核。

在車輛違章的二次審核中，需要尋找不同幀圖像中的同一個(gè)違章車輛，將不同幀圖像的同一個(gè)違章車輛進(jìn)行關(guān)聯(lián)。但是，違章審核所獲得的違章圖像序列并不完整，違章圖像序列中圖像之間間隔的時(shí)長(zhǎng)是不固定的。本申請(qǐng)的發(fā)明人在長(zhǎng)期的研發(fā)過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)違章圖像序列中不同圖像間的車輛關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確度較低，常常會(huì)導(dǎo)致誤判。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)主要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種車輛關(guān)聯(lián)方法，計(jì)算機(jī)設(shè)備以及裝置，能夠準(zhǔn)確的確定不同幀圖像中的目標(biāo)車輛，提高圖像間車輛關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確度。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)采用的一個(gè)技術(shù)方案是：提供一種車輛關(guān)聯(lián)方法，包括：獲取當(dāng)前幀圖像；提取當(dāng)前幀圖像中的多個(gè)車輛的姿態(tài)位置信息和特征信息，以及提取目標(biāo)車輛在歷史幀圖像中的姿態(tài)位置信息和特征信息；將當(dāng)前幀圖像中的每個(gè)車輛的姿態(tài)位置信息和目標(biāo)車輛在歷史幀圖像中的姿態(tài)位置信息進(jìn)行分析處理，以從當(dāng)前幀圖像的多個(gè)車輛中確定候選車輛；分別對(duì)每個(gè)候選車輛的特征信息與目標(biāo)車輛的特征信息進(jìn)行匹配，確定目標(biāo)車輛在當(dāng)前幀圖像中的關(guān)聯(lián)車輛。

其中，將當(dāng)前幀圖像中的每個(gè)車輛的姿態(tài)位置信息和目標(biāo)車輛在歷史幀圖像中的姿態(tài)位置信息進(jìn)行分析處理，以從當(dāng)前幀圖像的多個(gè)車輛中確定候選車輛包括：將當(dāng)前幀圖像中每個(gè)車輛的姿態(tài)位置信息和目標(biāo)車輛在前一幀圖像的姿態(tài)位置信息進(jìn)行對(duì)比；其中，與目標(biāo)車輛滿足姿態(tài)位置約束關(guān)系的車輛確定為候選車輛。

其中，姿態(tài)位置約束關(guān)系包括運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的約束關(guān)系，和/或運(yùn)動(dòng)姿態(tài)與位置之間的約束關(guān)系。

其中，分別對(duì)每個(gè)候選車輛的特征信息與目標(biāo)車輛的特征信息進(jìn)行匹配，確定目標(biāo)車輛在當(dāng)前幀圖像中的關(guān)聯(lián)車輛包括：獲取歷史幀圖像中多個(gè)車輛的特征信息；其中歷史幀圖像中多個(gè)車輛包括目標(biāo)車輛；分別對(duì)每個(gè)候選車輛的特征信息與歷史幀圖像中多個(gè)車輛的特征信息進(jìn)行匹配，確定目標(biāo)車輛在當(dāng)前幀中的關(guān)聯(lián)車輛。

其中，分別對(duì)每個(gè)候選車輛的特征信息與歷史幀圖像中多個(gè)車輛的特征信息進(jìn)行匹配，確定目標(biāo)車輛在當(dāng)前幀中的關(guān)聯(lián)車輛，包括：將每個(gè)候選車輛的特征信息與目標(biāo)車輛在歷史幀圖像中的特征信息進(jìn)行第一匹配計(jì)算，獲得每個(gè)候選車輛的第一匹配度；選取多個(gè)候選車輛中第一匹配度最大的為預(yù)選關(guān)聯(lián)車輛；將預(yù)選關(guān)聯(lián)車輛的特征信息與歷史幀圖像中的每個(gè)車輛的特征信息進(jìn)行第二匹配計(jì)算，獲得歷史幀圖像中每個(gè)車輛的第二匹配度；在歷史幀中第二匹配度最大的車輛為目標(biāo)車輛時(shí)，預(yù)選關(guān)聯(lián)車輛即為當(dāng)前幀中目標(biāo)車輛的關(guān)聯(lián)車輛；否則，判斷在歷史幀中第二匹配度最大的車輛是否滿足預(yù)設(shè)條件：若是，預(yù)選關(guān)聯(lián)車輛即為當(dāng)前幀中目標(biāo)車輛的關(guān)聯(lián)車輛；若否，更換預(yù)選關(guān)聯(lián)車輛并繼續(xù)進(jìn)行第二匹配計(jì)算。

其中，預(yù)設(shè)條件包括：在歷史幀中第二匹配度最大的車輛的矩形框與預(yù)選關(guān)聯(lián)車輛的矩形框的交并比小于第一閾值。

其中，第一匹配計(jì)算的計(jì)算方法包括計(jì)算余弦相似度法或計(jì)算歐式距離相似度法。

其中，第二匹配計(jì)算的計(jì)算方法包括計(jì)算余弦相似度法或計(jì)算歐式距離相似度法。