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(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CN114120266A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111273262.1G06K9/62(2022.01)(22)申请日2021.10.29(71)申请人际络科技(上海)有限公司地址202150上海市崇明区长兴镇江南大道1333弄11号楼001室4座(72)发明人安建平王向韬牟晓凡郝雨萌程新景杨睿刚(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人王宇杨(51)Int.Cl.G06V20/58(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称车辆变道检测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明涉及图像识别技术领域,提供一种车辆变道检测方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取待测图像的像素特征;将所述待测图像的像素特征输入到识别模型中,得到由识别模型输出的待测图像中目标车辆的变道属性;所述变道属性表征车辆是否有变道趋势、是否在变道和是否已压线的一种或多种;其中,所述识别模型为将根据图像样本中的像素特征作为输入,通过机器学习训练得到的,用于判断图像中车辆变道属性的模型。本发明提供的车辆变道检测方法、系统、电子设备及存储介质,通过待测图像中的目标车辆的车轮与地面的接触点,与待测图像中的参考线之间的位置关系,确定目标车辆的变道情况,能够提升对车辆变道的判断,提高驾驶安全性。CN114120266ACN114120266A权利要求书1/2页1.一种车辆变道检测方法,其特征在于,包括:获取待测图像的像素特征;将所述待测图像的像素特征输入到识别模型中,得到由识别模型输出的待测图像中目标车辆的变道属性;所述变道属性表征车辆是否有变道趋势、是否在变道和是否已压线的一种或多种;其中,所述识别模型为将根据图像样本中的像素特征作为输入,通过机器学习训练得到的,用于判断图像中车辆变道属性的模型;所述识别模型包括识别层和处理层,所述识别层用于根据所述待测图像的像素特征确定待测图像中的目标车辆的落地点和参考线;所述参考线表征车道线的位置;所述处理层用于根据所述落地点与所述参考线确定所述目标车辆的变道属性。2.根据权利要求1所述的车辆变道检测方法,其特征在于,所述将所述待测图像的像素特征输入到识别模型中,得到由识别模型输出的待测图像中目标车辆的变道属性,包括:将待测图像的像素特征输入到识别层,由识别层根据所述待测图像的像素特征确定待测图像中的目标车辆的落地点和参考线;将所述落地点和所述参考线输入到处理层,由所述处理层根据所述落地点与所述参考线确定所述目标车辆的变道属性。3.根据权利要求2所述的车辆变道检测方法,其特征在于,所述由所述处理层根据所述落地点与所述参考线确定所述目标车辆的变道属性,包括:确定所述目标车辆的落地点中存在车辆前车轮对应的落地点,监测车辆前车轮对应的落地点与参考线之间的距离;确定所述距离在第一时间内的变化趋势和变化长度,根据所述变化趋势和所述变化长度确定目标车辆是否有变道趋势。4.根据权利要求3所述的车辆变道检测方法,其特征在于,所述根据所述变化趋势和所述变化长度确定目标车辆是否有变道趋势,包括:确定所述变化趋势为缩短,且所述变化长度大于第一长度,则确定目标车辆存在变道趋势;确定所述变化趋势为增长,且所述变化长度大于第二长度,则确定目标车辆不存在变道趋势。5.根据权利要求2所述的车辆变道检测方法,其特征在于,所述由所述处理层根据所述落地点与所述参考线确定所述目标车辆的变道属性,包括:确定所述目标车辆的落地点落入到所述参考线内,则确定目标车辆压线。6.根据权利要求2所述的车辆变道检测方法,其特征在于,所述由所述处理层根据所述落地点与所述参考线确定所述目标车辆的变道属性,包括:确定所述目标车辆的落地点中存在处于同一侧的车轮的落地点,监测同一侧的车轮的落地点与参考线之间的位置;确定所述参考线的两侧均存在落地点,则确定目标车辆正在变道。7.根据权利要求2所述的车辆变道检测方法,其特征在于,由识别层根据所述待测图像的像素特征确定待测图像中的目标车辆的落地点,包括:确定所述待测图像的目标车辆的车轮的特征点;所述特征点为所述车轮与地面相交的2CN114120266A权利要求书2/2页像素点;根据所述特征点确定轮廓,确定轮廓中处于最底的像素点所在的位置作为落地点。8.一种车辆变道检测装置,其特征在于,包括:采集模块,用于获取待测图像的像素特征;检测模块,用于将所述待测图像的像素特征输入到识别模型中,得到由识别模型输出的待测图像中目标车辆的变道属性;所述变道属性表征车辆是否有变道趋势、是否在变道和是否