[發(fā)明專利]一種車輛被遮擋狀態(tài)判斷系統(tǒng)及方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110947023.3 | 申請日: | 2021-08-18 |
| 公開(公告)號: | CN113657277A | 公開(公告)日: | 2021-11-16 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 季思文;周翔;劉國清;朱曉東 | 申請(專利權(quán))人: | 南京佑駕科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 南京縱橫知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
| 地址: | 210038 江蘇省南京市南京*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 車輛 遮擋 狀態(tài) 判斷 系統(tǒng) 方法 | ||
本發(fā)明公開了車輛輔助駕駛系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域的一種車輛被遮擋狀態(tài)判斷系統(tǒng)及方法,包括:獲取目標(biāo)圖像;對目標(biāo)圖像進行目標(biāo)檢測,得到目標(biāo)車輛的位置信息;將位置信息輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取,得到目標(biāo)車輛被遮擋信息;所述目標(biāo)車輛被遮擋信息包括被遮擋狀態(tài)信息、被遮擋位置信息和被遮擋程度信息。本發(fā)明通過對車輛被遮擋狀態(tài)分級判斷,可以對輔助駕駛系統(tǒng)提供較為全面的車輛被遮擋狀態(tài)信息,并且有效提升車輛被遮擋狀態(tài)判斷的精確度。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種車輛被遮擋狀態(tài)判斷系統(tǒng)及方法,屬于車輛輔助駕駛系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)
在車載輔助駕駛系統(tǒng)中,我們需要對前方道路上的車輛的運動狀態(tài)進行準(zhǔn)確的判斷。按照常規(guī)的流程,我們首先需要通過檢測網(wǎng)絡(luò)對道路上的車輛進行檢測,然后對檢測后的目標(biāo)車輛進行精細(xì)化的車型分類和目標(biāo)定位。如果目標(biāo)車輛被其他車輛或者障礙物遮擋時,目標(biāo)車輛的車型和位置信息容易出現(xiàn)錯誤,導(dǎo)致整個駕駛系統(tǒng)對目標(biāo)車輛的狀態(tài)信息的判斷產(chǎn)生誤差,從而對車輛的行駛安全造成隱患,如何準(zhǔn)確的獲取目標(biāo)車輛的遮擋狀態(tài),成為車載輔助駕駛系統(tǒng)中不可或缺的一環(huán)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足,提供一種車輛被遮擋狀態(tài)判斷系統(tǒng)及方法,通過對車輛被遮擋狀態(tài)分級判斷,可以對輔助駕駛系統(tǒng)提供較為全面的車輛被遮擋狀態(tài)信息,并且有效提升車輛被遮擋狀態(tài)判斷的精確度。
為達到上述目的,本發(fā)明是采用下述技術(shù)方案實現(xiàn)的:
第一方面,本發(fā)明提供了一種車輛被遮擋狀態(tài)判斷方法,包括:
獲取目標(biāo)圖像;
對目標(biāo)圖像進行目標(biāo)檢測,得到目標(biāo)車輛的位置信息;
將位置信息輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取,得到目標(biāo)車輛被遮擋信息;
所述目標(biāo)車輛被遮擋信息包括被遮擋狀態(tài)信息、被遮擋位置信息和被遮擋程度信息。
進一步的,所述目標(biāo)圖像由采集車輛行駛過程中正前方的車況信息后,對視頻圖像進行逐幀解壓獲取。
進一步的,所述目標(biāo)圖像經(jīng)過YOLOV5目標(biāo)檢測算法進行目標(biāo)檢測后,得到目標(biāo)圖像中所有目標(biāo)車輛的位置信息。
進一步的,所述位置信息經(jīng)過裁剪獲得目標(biāo)車輛的圖像塊后,縮放到指定尺度送入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行提取特征。
進一步的,所述被遮擋狀態(tài)信息包括被遮擋和無遮擋。
進一步的,所述被遮擋位置信息包括左側(cè)遮擋、右側(cè)遮擋和兩側(cè)遮擋。
進一步的,所述被遮擋程度信息為目標(biāo)車輛被遮擋的部分與目標(biāo)車輛與障礙物之間的共有部分的比值。
第二方面,本發(fā)明提供了一種車輛被遮擋狀態(tài)判斷系統(tǒng),包括:
圖像獲取模塊:獲取目標(biāo)圖像;
目標(biāo)車輛檢測模塊:對目標(biāo)圖像進行目標(biāo)檢測,得到目標(biāo)車輛的位置信息;
車輛被遮擋判斷模塊:將位置信息輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取,得到目標(biāo)車輛被遮擋信息;
所述目標(biāo)車輛被遮擋信息包括被遮擋狀態(tài)信息、被遮擋位置信息和被遮擋程度信息。
第三方面,一種車輛被遮擋狀態(tài)判斷裝置,包括處理器及存儲介質(zhì);
所述存儲介質(zhì)用于存儲指令;
所述處理器用于根據(jù)所述指令進行操作以執(zhí)行根據(jù)上述任一項所述方法的步驟。
第四方面,計算機可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機程序,該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述任一項所述方法的步驟。
與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明所達到的有益效果:
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