[發(fā)明專利]車輛上下客的識別方法、終端設(shè)備以及存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202211364858.7
• 申請日: 2022-11-02
• 公開（公告）號: CN115775372A
• 公開（公告）日: 2023-03-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周永哲;陸曉棟;吳忠人;魏東東;殷俊
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V10/22;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/246
• 代理公司: 深圳市威世博知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44280
• 代理人: 嚴(yán)翠霞

1.一種車輛上下客的識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包含上下客識別區(qū)域的連續(xù)多幀圖像；

從每一幀圖像的所述上下客識別區(qū)域中得到對應(yīng)的車輛信息和行人信息；

利用每一幀圖像中的所述車輛信息和所述行人信息，確定出連續(xù)多幀圖像對應(yīng)的車輛軌跡和行人軌跡；

根據(jù)所述車輛軌跡和所述行人軌跡的相關(guān)性，得到所述車輛軌跡對應(yīng)的目標(biāo)車輛的上下客識別結(jié)果，所述上下客識別結(jié)果包括目標(biāo)車輛存在上下客或目標(biāo)車輛不存在上下客。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述車輛軌跡和所述行人軌跡的相關(guān)性，得到所述車輛軌跡對應(yīng)的目標(biāo)車輛的上下客識別結(jié)果，包括：

根據(jù)所述車輛軌跡確定出所述目標(biāo)車輛的停車時刻，以及對應(yīng)所述停車時刻的目標(biāo)幀圖像；

根據(jù)所述目標(biāo)幀圖像建立所述目標(biāo)車輛和目標(biāo)行人的相關(guān)性；

根據(jù)所述停車時刻后的所述目標(biāo)車輛的所述車輛軌跡、所述目標(biāo)行人的所述行人軌跡以及所述相關(guān)性，得到所述目標(biāo)車輛的上下客識別結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的識別方法，其特征在于，根據(jù)所述目標(biāo)幀圖像建立所述目標(biāo)車輛和所述目標(biāo)行人的相關(guān)性，包括：

獲取所述目標(biāo)幀圖像以及所述目標(biāo)幀圖像之后預(yù)設(shè)數(shù)量的幀圖像；

根據(jù)所述目標(biāo)幀圖像和預(yù)設(shè)數(shù)量的幀圖像，得到所述目標(biāo)車輛的第一目標(biāo)框和所有目標(biāo)行人的第二目標(biāo)框；

確定出與所述第一目標(biāo)框有交集的第二目標(biāo)框?qū)?yīng)的部分目標(biāo)行人，并建立所述部分目標(biāo)行人與所述目標(biāo)車輛之間的相關(guān)性。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的識別方法，其特征在于，根據(jù)所述停車時刻后的所述目標(biāo)車輛的所述車輛軌跡、所述目標(biāo)行人的所述行人軌跡以及所述相關(guān)性，得到所述目標(biāo)車輛的上下客識別結(jié)果，包括：

對所有所述目標(biāo)行人的所述行人軌跡進(jìn)行聚類，得到每一圖像幀對應(yīng)的行人軌跡類簇；以及對所述車輛軌跡進(jìn)行聚類，得到每一圖像幀對應(yīng)的車輛軌跡類簇；

確定出所述行人軌跡類簇的第一中心點，并將所述中心點按照時間順序排序，以及所述車輛軌跡類簇的第二中心點；

若所述第一中心點與所述第二中心點之間的距離隨時間順序逐漸變小，或逐漸變大，確定所述目標(biāo)車輛處于上下客狀態(tài)，將所述上下客狀態(tài)作為所述上下客識別結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的識別方法，其特征在于，確定所述目標(biāo)車輛處于上下客狀態(tài)之后，包括：

將當(dāng)前時刻對應(yīng)的目標(biāo)幀圖像輸入至車門識別網(wǎng)絡(luò)，以得到車門識別結(jié)果；

根據(jù)所述車門識別結(jié)果得到所述目標(biāo)車輛的上下客識別結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的識別方法，其特征在于，所述將當(dāng)前時刻對應(yīng)的目標(biāo)幀圖像輸入至車門識別網(wǎng)絡(luò)，以得到車門識別結(jié)果，包括：

將當(dāng)前時刻對應(yīng)的目標(biāo)幀圖像輸入至車門識別網(wǎng)絡(luò)，以使所述車門識別網(wǎng)絡(luò)提取出所述目標(biāo)幀圖像對應(yīng)的多尺度圖像特征；

對多尺度圖像特征進(jìn)行融合，得到融合圖像特征；

對所述融合圖像特征進(jìn)行車門識別，得到所述車門識別結(jié)果。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的識別方法，其特征在于，所述車門識別網(wǎng)絡(luò)包括若干不同尺度的殘差塊、融合塊以及卷積塊；

所述將當(dāng)前時刻對應(yīng)的目標(biāo)幀圖像輸入至車門識別網(wǎng)絡(luò)，以使所述車門識別網(wǎng)絡(luò)提取出所述目標(biāo)幀圖像對應(yīng)的多尺度圖像特征，包括：

利用不同尺度的卷積塊對所述目標(biāo)幀圖像進(jìn)行特征提取，得到多尺度圖像特征；

利用所述殘差塊對多尺度圖像特征進(jìn)行殘差處理；

所述對多尺度圖像特征進(jìn)行融合，得到融合圖像特征，包括：

利用所述融合塊對殘差處理后的所述多尺度圖像特征進(jìn)行融合，得到融合圖像特征。