[发明专利]一种速度测量的方法、装置以及电子设备在审
申请号: | 201710364557.7 | 申请日: | 2017-05-22 |
公开(公告)号: | CN108957024A | 公开(公告)日: | 2018-12-07 |
发明(设计)人: | 夏瑜;赵一儒;周昌;黄建强;华先胜 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G01P3/38 | 分类号: | G01P3/38 |
代理公司: | 北京清源汇知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11644 | 代理人: | 冯德魁;窦晓慧 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 开曼群岛;KY |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 运动对象 图像帧 速度测量 集合 尺寸属性 电子设备 时间信息 像素距离 映射关系 运动轨迹 真实运动 安装调试 测速设备 对象类型 实际距离 自适应 映射 像素 信息量 跟踪 检测 响应 申请 维护 | ||
1.一种速度测量的方法,其特征在于,包括:
从图像帧集合中识别运动对象;所述运动对象,具有对象类型以及尺寸属性信息;
在所述图像帧集合中,确定所述运动对象所占的像素距离,并获取所述像素距离与所述尺寸属性信息间的映射关系;
对识别出的所述运动对象进行跟踪,获取所述运动对象在所述图像帧集合中的运动轨迹以及时间信息;
根据所述映射关系,将所述运动轨迹映射为所述运动对象的真实运动距离;
根据所述真实运动距离以及所述时间信息,获取所述运动对象的速度。
2.根据权利要求1所述的速度测量的方法,其特征在于,所述图像帧集合,包括:视频帧以及序列图像帧。
3.根据权利要求1所述的速度测量的方法,其特征在于,所述从图像帧集合中识别运动对象,包括:
从所述图像帧集合中,识别以深度学习技术预先训练的运动对象。
4.根据权利要求1所述的速度测量的方法,其特征在于,在所述从图像帧集合中识别运动对象的步骤之后,包括:
对所述运动对象进行3D建模。
5.根据权利要求1所述的速度测量的方法,其特征在于,所述在所述图像帧集合中,确定所述运动对象所占的像素距离,并获取所述像素距离与所述尺寸属性信息间的映射关系,包括:
在所述图像帧集合中,确定所述运动对象在水平以及垂直方向上所占的像素距离;
获取水平以及垂直方向上所占的像素距离,与所述尺寸属性信息间的映射关系。
6.根据权利要求5所述的速度测量的方法,其特征在于,在所述在所述图像帧集合中,确定所述运动对象所占的像素距离,并获取所述像素距离与所述尺寸属性信息间的映射关系的步骤之后,包括:
对所述图像帧集合中识别出的每一运动对象的所述映射关系,进行记录;
获取已记录的映射关系的平均值。
7.根据权利要求1所述的速度测量的方法,其特征在于,所述获取所述运动对象在所述图像帧集合中的运动轨迹以及时间信息,包括:
以所述运动对象的几何中心,在所述图像帧集合中的运动轨迹,作为所述运动对象的运动轨迹;
以所述运动对象起始运动时的图像帧的时间戳,至所述运动对象终止运动时的图像帧的时间戳,作为所述运动对象的时间信息。
8.根据权利要求7所述的速度测量的方法,其特征在于,所述对识别出的所述运动对象进行跟踪,包括:
在所述图像帧集合中,通过计算机视觉技术对识别出的所述运动对象进行跟踪。
9.根据权利要求1所述的速度测量的方法,其特征在于,所述根据所述映射关系,将所述运动轨迹映射为所述运动对象的真实运动距离,包括:
将所述运动轨迹所占的像素距离,根据所述映射关系,映射为所述运动对象的真实运动距离。
10.根据权利要求1-9任意一项所述的速度测量的方法,其特征在于,所述运动对象,包括:车辆;
相应的,所述运动对象具有的属性信息,至少包括:车辆颜色、车型、车牌号码、车辆品牌以及车辆尺寸。
11.一种速度测量的装置,其特征在于,包括:
识别单元,用于从图像帧集合中识别运动对象;所述运动对象,具有对象类型以及尺寸属性信息;
映射关系确定单元,用于在所述图像帧集合中,确定所述运动对象所占的像素距离,并获取所述像素距离与所述尺寸属性信息间的映射关系;
跟踪单元,用于对识别出的所述运动对象进行跟踪,获取所述运动对象在所述图像帧集合中的运动轨迹以及时间信息;
距离映射单元,用于根据所述映射关系,将所述运动轨迹映射为所述运动对象的真实运动距离;
速度获取单元,用于根据所述真实运动距离以及所述时间信息,获取所述运动对象的速度。
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