[發明專利]基于算法融合的車輛匯入檢測方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 202210856052.3
• 申請日: 2022-07-21
• 公開（公告）號: CN115082901B
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: 徐顯杰;于彬;竇汝振
• 申請（專利權）人: 天津所托瑞安汽車科技有限公司;所托（杭州）汽車智能設備有限公司
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V20/56;G06V20/40;G06V10/26
• 代理公司: 北京睿陽聯合知識產權代理有限公司 11758
• 代理人: 孫磊;楊生平

1.一種基于算法融合的車輛匯入檢測方法，其特征在于，包括：

獲取關于前方相鄰車道內車輛的圖像；

應用目標檢測算法于所述圖像，得到第一算法圖像，所述第一算法圖像包括關于所述車輛的輪廓框；

應用語義分割算法于所述圖像，得到第二算法圖像，所述第二算法圖像包括所述車輛的車輛特征區域以及本車道與所述相鄰車道的共用車道線的車道線特征區域；

添加所述輪廓框于所述車輛特征區域，得到所述車輛特征區域中單一車輛區域；

比對所述單一車輛區域與所述車道線特征區域，若兩者重合，判定存在車輛匯入；在世界坐標系下，選定所述單一車輛區域邊緣的第一像素點，得到所述車輛的車輛輪廓；所述第一像素點為所述第二算法圖像中所述車輛特征區域的像素點；

選定所述車輛輪廓的特定像素點，所述特定像素點在所述車輛輪廓內具有絕對值最大的縱坐標；

比對所述特定像素點與第二像素點，所述第二像素點為所述第二算法圖像中所述車道線特征區域的像素點，若所述特定像素點與所述第二像素點重合，判定存在車輛匯入。

2.根據權利要求1所述的基于算法融合的車輛匯入檢測方法，其特征在于，所述獲取關于前方相鄰車道內車輛的圖像，具體包括：

實時獲取關于所述車輛的視頻；

分幀處理所述視頻，得到所述圖像。

3.根據權利要求1所述的基于算法融合的車輛匯入檢測方法，其特征在于，所述添加所述輪廓框于所述車輛特征區域，得到所述車輛特征區域中單一車輛區域，具體包括：

以所述第一算法圖像的頂點為第一原點，以水平方向為x軸，豎直方向為y軸，建立世界坐標系；

獲取所述世界坐標系下，所述輪廓框所對應的坐標值；

以所述第二算法圖像中對應頂點為第二原點，復制所述世界坐標系至所述第二算法圖像；

添加所述輪廓框于所述第二算法圖像中所述坐標值處；

根據所述輪廓框，得到所述單一車輛區域。

4.根據權利要求1所述的基于算法融合的車輛匯入檢測方法，其特征在于，所述比對所述特定像素點與第二像素點，所述第二像素點為所述第二算法圖像中所述車道線特征區域的像素點，若所述特定像素點與所述第二像素點重合，判定存在車輛匯入，具體包括：

獲取所述世界坐標系下，關于所述第二像素點的坐標值的車道線參數方程，所述車道線參數方程為所述世界坐標系下，所述第二像素點的集合；

若所述特定像素點的坐標值使所述車道線參數方程小于和/或等于0，則所述特定像素點與所述車道線特征區域重合，判定存在車輛匯入；

否則，判定不存在車輛匯入。

5.一種基于算法融合的車輛匯入檢測裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取關于前方相鄰車道內車輛的圖像；

第一算法圖像獲取模塊，用于應用目標檢測算法于所述圖像，得到第一算法圖像，所述第一算法圖像包括關于所述車輛的輪廓框；

第二算法圖像獲取模塊，用于應用語義分割算法于所述圖像，得到第二算法圖像，所述第二算法圖像包括所述車輛的車輛特征區域以及本車道與所述相鄰車道的共用車道線的車道線特征區域；

單一車輛區域獲取模塊，用于添加所述輪廓框于所述車輛特征區域，得到所述車輛特征區域中單一車輛區域；

車輛匯入判定模塊，用于比對所述單一車輛區域與所述車道線特征區域，若兩者重合，判定存在車輛匯入；在世界坐標系下，選定所述單一車輛區域邊緣的第一像素點，得到所述車輛的車輛輪廓；所述第一像素點為所述第二算法圖像中所述車輛特征區域的像素點；

選定所述車輛輪廓的特定像素點，所述特定像素點在所述車輛輪廓內具有絕對值最大的縱坐標；

比對所述特定像素點與第二像素點，所述第二像素點為所述第二算法圖像中所述車道線特征區域的像素點，若所述特定像素點與所述第二像素點重合，判定存在車輛匯入。

6.根據權利要求5所述的車輛匯入檢測裝置，其特征在于，所述圖像獲取模塊被配置以執行以下操作：

實時獲取關于所述車輛的視頻；

分幀處理所述視頻，得到所述圖像。