[发明专利]车辆部件识别方法和设备、车辆识别方法和设备

说明书

技术领域

本公开总体上涉及图像识别领域，更具体地涉及车辆部件识别方法和设备、车辆违章确定方法和设备以及车辆识别方法和设备。

背景技术

随着现代社会中汽车的普及，对于汽车的实时和非实时管控成为了日益重要的课题。管控手段中最重要的一种涉及使用监控摄像头，例如智能交通卡口、智能监控；其中智能交通卡口是指在车道上方、正对车辆的前部/后部以专门拍摄车辆的摄像头，智能监控是指在车道侧面斜对车辆以专门拍摄车辆的摄像头。现有的智能交通卡口、智能监控普遍采用车辆检测算法，以在视频流中检测出何时有车辆通过。只有确定了何时有车辆通过，才能进行后续的识别：例如车型、车牌、驾驶人等。

现有技术中已经有利用车辆部件进行车辆检测的技术，主要是通过机器学习为车辆部件建立模型来对图片进行识别。但是这种技术的识别效率比较低。随着高清摄像头的普及，越来越多的智能交通卡口也采用高清摄像头。而如何在高清大分辨率图像中实时鲁棒的检测到车辆是影响整个车辆识别系统性能的关键因素之一，对后续跟踪识别等应用产生直接的影响。

例如，在中国专利申请CN201410395827.7中，提出了一种基于部件的车辆识别方法。该方法根据车辆的6个部件的识别情况来识别车辆的存在与否。然而，该方法在大尺寸图像中进行多部件的逐一检测，效率很低且鲁棒性不好。对于每天都能够获取到海量图像数据的高清智能交通卡口来说，难以有效地识别出其中的车辆。

发明内容

为了解决上述问题，提供了根据本公开的车辆部件识别方法和设备、车辆违章确定方法和设备以及车辆识别方法和设备。

根据本公开的第一方面，提供了一种用于识别图像中的车辆部件的方法。该方法可以包括：将所述图像的至少一部分分为多个单元格；针对每个单元格中的预设像素，利用边缘检测算法计算其能量值，并根据该单元格内的预设像素的能量值获得该单元格的能量值；以及根据单元格的能量值确定所述图像中是否包括车辆部件。

根据本公开的第二方面，提供了一种用于识别图像中的车辆部件的设备。该设备可以包括：分割模块，用于将所述图像的至少一部分分为多个单元格；能量计算模块，用于针对每个单元格中的预设像素，利用边缘检测算法计算其能量值，并根据该单元格内的预设像素的能量值获得该单元格的能量值；以及车辆部件确定模块，用于根据单元格的能量值确定所述图像中是否包括车辆部件。

根据本公开的第三方面，提供了一种识别图像中的车辆的方法。该方法可以包括：利用根据本公开第一方面所述的方法来识别所述图像中的一个或多个车辆部件；基于为所述一个或多个车辆部件预先分配的权重，计算指示所述图像中是否存在车辆的判定值；以及如果所述判定值大于等于阈值，则将与所述一个或多个车辆部件相对应的对象确定为车辆。

根据本公开的第四方面，提供了一种识别图像中的车辆的设备。该设备可以包括：车辆部件识别模块，用于利用本公开第一方面所述的方法来识别所述图像中的一个或多个车辆部件；判定值计算模块，用于基于为所述一个或多个车辆部件预先分配的权重，计算指示所述图像中是否存在车辆的判定值；以及车辆确定模块，用于如果所述判定值大于等于阈值，则将与所述一个或多个车辆部件相对应的对象确定为车辆。

通过使用本公开的各种方法和相应设备，能够快速检测车辆部件、车辆和/或违章情况，且该方案对光线、环境的变化具有很强鲁棒性，并且计算效率更高、速度更快。

附图说明

通过下面结合附图说明本公开的优选实施例，将使本公开的上述及其它目的、特征和优点更加清楚，其中：

图1是示出了根据本公开第一实施例的车辆部件识别方法的示例流程图。

图2是示出了根据本公开第一实施例的车辆部件识别设备的配置框图。

图3是示出了根据本公开第二实施例的车辆违章确定方法的示例流程图。

图4是示出了根据本公开第二实施例的车辆违章确定设备的配置框图。

图5是示出了根据本公开第三实施例的车辆识别方法的示例流程图。

图6是示出了根据本公开第三实施例的车辆识别设备的配置框图。

具体实施方式

首先应当理解：尽管下面提供了本公开的一个或多个实施例的实现，但是实际上可以使用任何技术(不管是当前已知的还是现有的)来实现所公开的设备和/或方法。本公开不应以任何方式受限于以下说明的包括本文所示和所述的示例设计和实现在内的说明性实现、附图和技术，而是可以在所附权利要求及其完全等价物的范围内修改本公开。