基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114332710A(43)申请公布日2022.04.12(21)申请号202111642045.5G06V10/82(2022.01)(22)申请日2021.12.29(71)申请人以萨技术股份有限公司地址266427山东省青岛市黄岛区灵山卫街道办事处灵岩路77号(72)发明人费东李凡平石柱国(74)专利代理机构济南圣达知识产权代理有限公司37221代理人祖之强(51)Int.Cl.G06V20/40(2022.01)G06T7/66(2017.01)G06T7/20(2017.01)G06N3/04(2006.01)G06V10/774(2022.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法及系统(57)摘要本发明提供了一种基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法及系统，属于车辆检测技术领域，所述方法，包括以下过程：获取视频帧图像数据；根据获取的视频帧图像数据和预训练的神经网络模型，得到车辆目标的中心点坐标；对车辆目标进行追踪，判断车辆目标的前后两帧图像的中心点坐标是否与视频帧图像中标注的道路实线相交，若相交，则判断该车辆目标存在横穿道路实线的行为；本发明通过对车身、车头或车尾进行目标检测和追踪，抓拍车辆横穿等道路实线的行为，检测不受其他物体遮挡影响，无需通过检测车胎是否压线，准确度高，实用性广。CN114332710ACN114332710A权利要求书1/2页1.一种基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法，其特征在于：包括以下过程：获取视频帧图像数据；根据获取的视频帧图像数据和预训练的神经网络模型，得到车辆目标的中心点坐标；对车辆目标进行追踪，判断车辆目标的前后两帧图像的中心点坐标是否与视频帧图像中标注的道路实线相交，若相交，则判断该车辆目标存在横穿道路实线的行为。2.如权利要求1所述的基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法，其特征在于：获取视频帧图像数据后，对各个视频帧图像进行道路实线标注。3.如权利要求1所述的基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法，其特征在于：利用预训练的神经网络模型进行车辆目标检测，检测是否存在车辆，记录车身坐标信息，若能够检测到车辆的车头或车尾坐标信息，则使用车头或车尾坐标信息代替车身的坐标信息。4.如权利要求3所述的基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法，其特征在于：若能检测的车头或车尾信息，则用车头或车尾的中心点作为车辆目标的中心点，否则使用车身的中心点作为车辆目标的中心点。5.如权利要求1所述的基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法，其特征在于：可以根据SORT追踪方法对车辆目标进行追踪，对每一个车辆检测目标生成一个独有的识别号。6.如权利要求1所述的基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法，其特征在于：假定车辆目标在前后两帧图像中的中心点坐标为cx1，cy1和cx2，cy2，道路实线的标注为两点坐标为x1，y1和x2，y2；若第一判据成立，则两线段不相交，第一判据为：min(cx1,cx2)<＝max(x1,x2)||min(x1,x2)<＝max(cx1,cx2)||min(cy1,cy2)<＝max(y1,y2)||min(y1,y2)<＝max(cy1,cy2)||。7.如权利要求6所述的基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法，其特征在于：若第一判据不成立，第二判据成立，则判断两线段相交，该目标车辆发生横穿道路实线行为，第二判据为：((cx1，cy1)–(x1，y1))×((x2，y2)–(x1，y1))*((cx2，cy2)–(x1，y1))×((x2，y2)–(x1，y1))<0，其中，×为向量积，*为数量积。8.一种基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测系统，其特征在于：包括：数据获取模块，被配置为：获取视频帧图像数据；车辆定位模块，被配置为：根据获取的视频帧图像数据和预训练的神经网络模型，得到车辆目标的中心点坐标；2CN114332710A权利要求书2/2页车辆检测模块，被配置为：对车辆目标进行追踪，判断车辆目标的前后两帧图像的中心点坐标是否与视频帧图像中标注的道路实线相交，若相交，则判断该车辆目标存在横穿道路实线的行为。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑7任一项所述的基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法中的步骤。10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑7任一项所述的基于目标检测和追踪的车辆横穿道路实线检测方法中的步骤。3CN1143327