[发明专利]一种车窗标志物检测方法及装置有效
| 申请号: | 201811030155.4 | 申请日: | 2018-09-05 |
| 公开(公告)号: | CN109214336B | 公开(公告)日: | 2021-04-20 |
| 发明(设计)人: | 黎邹邹;毛亮;薛昆南;黄仝宇;汪刚;宋一兵;侯玉清;刘双广 | 申请(专利权)人: | 高新兴科技集团股份有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司: | 广州国鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 44511 | 代理人: | 宁尚国 |
| 地址: | 510530 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 车窗 标志 检测 方法 装置 | ||
1.一种车窗标志物的检测方法,其特征在于,包括,
预先训练用于检测车辆车窗内不同类型标志物的检测器,所述不同类型的标志物的检测器生成的检测框包括安全带副系区域、安全带主系区域、打电话区域、纸巾盒区域、挂饰区域、安全带副未系区域、安全带主未系区域、 遮阳板区域、 年检标区域、戴口罩区域、戴眼镜区域;
预先设定不同类型标志物检测框的阈值;
获取包含待检测车辆的图像信息;
定位至所述待检测车辆的车窗区域,并生成待检测车辆车窗区域内标志物检测框;
将所述待检测车辆车窗区域内的标志物检测框的置信度与预先设定的标志物检测框阈值进行比对,保留置信度符合要求的检测框;
所述预先训练用于检测车辆车窗内不同类型标志物的检测器具体包括:
基于SSD算法进行训练,对输入的图像样本同时进行检测和分类,预先建立的训练集包括所述不同类型标志物的类别信息及位置信息,具体流程包括,
获取车窗样本图像,并把图像归一化到300*300像素大小;
对所述归一化后的车窗样本图像上进行标注,标定出车窗标志物的坐标信息,标注后的文件为JPG格式的车窗图像文件,并将所述坐标信息保存在与所述车窗样本图像名称一一对应的xml文件中,所述xml文件中记录有所述JPG格式的车窗图像文件中包含的标志物类别及所述标志物类别对应的坐标信息;
统计所述不同类型标志物的宽高在300*300的二维坐标上的分布,获取所述不同类型标志物的宽高分布规律;
设计适用于不同类型标志物的候选框。
2.根据权利要求1所述的车窗标志物检测方法,其特征在于,
对所述车窗内不同类型标志物的检测器生成的检测框的选定为:所述安全带副系区域为副驾驶人员身上安全带可见的区域,所述安全带主系区域为驾驶人员身上安全带可见的区域,所述打电话区域为手机及手腕区域,所述纸巾盒区域为盒子加上纸巾被抽出的部分的最小外接矩形,所述挂饰区域不包括细线部分,所述安全带副未系区域为副驾驶人员的肩膀区域加人脸下半部分区域,所述安全带主未系区域为驾驶人员的肩膀区域加人脸下半部分区域,所述遮阳板区域、年检标区域、戴口罩区域、戴眼镜区域均为最小外接矩形。
3.根据权利要求2所述的车窗标志物检测方法,其特征在于,所述设计适用于不同类型标志物的候选框计算方法如下:
其中,sk为第k个等分节点的尺度,smin为设计的附加网络最小尺度,smax为附加网络最大尺度,m是指在附加网络最小尺度与附加网络最大尺度之间等分出m个区间;
其中:为所述不同类型标志物检测框的宽、高,ar为所述不同类型标志物在二维坐标上的分布所设置候选框的宽高比。
4.根据权利要求3所述的车窗标志物检测方法,其特征在于,ar={1,2,3,1/2,1/3}。
5.根据权利要求4所述的车窗标志物检测方法,其特征在于,当所述ar=1时,所述不同类型标志物增加一个候选框,其计算公式为
其中:sk为第k个等分节点的尺度,sk+1为第k+1个等分节点的尺度。
6.根据权利要求5所述的车窗标志物检测方法,其特征在于,所述设计适用于不同类型标志物的候选框,还包括对候选框进行微调。
7.一种车窗标志物检测装置,其特征在于,包括,
训练单元,用于预先训练用于检测车辆车窗内不同类型标志物的检测器,所述不同类型的标志物的检测器生成的检测框包括安全带副系区域、安全带主系区域、打电话区域、纸巾盒区域、挂饰区域、安全带副未系区域、安全带主未系区域、 遮阳板区域、 年检标区域、戴口罩区域、 戴眼镜区域;
预设单元,用于预先设定不同类型标志物检测框的阈值;
获取单元,用于获取包含待检测车辆的图像信息;
定位单元,用于定位至所述待检测车辆的车窗区域,并生成待检测车辆车窗区域内标志物检测框;
比对单元,用于将所述待检测车辆车窗区域内的标志物检测框的置信度与预先设定的标志物检测框阈值进行比对,保留置信度符合要求的检测框;
所述训练单元具体包括,
获取模块,用于获取车窗样本图像,并把图像归一化到300*300像素大小;
标注模块,用于对所述归一化后的车窗样本图像上进行标注,标定出车窗标志物的坐标信息,标注后的文件为JPG格式的车窗图像文件,并将所述坐标信息保存在与所述车窗样本图像名称一一对应的xml文件中,所述xml文件中记录有所述JPG格式的车窗图像文件中包含的标志物类别及所述标志物类别对应的坐标信息;
统计模块,用于统计所述不同类型标志物的宽高在300*300的二维坐标上的分布,获取所述不同类型标志物的宽高分布规律;
设计模块,用于设计适用于不同类型标志物的候选框;
所述设计模块设计适用于不同类型标志物的候选框计算方法如下:
其中,sk为第k个等分节点的尺度,smin为设计的附加网络最小尺度,smax为附加网络最大尺度,m是指在附加网络最小尺度与附加网络最大尺度之间等分出m个区间;
其中:为所述不同类型标志物检测框的宽、高,ar为所述不同类型标志物在二维坐标上的分布所设置候选框的宽高比,ar={1,2,3,1/2,1/3},当所述ar=1时,所述不同类型标志物增加一个候选框,其计算公式为
其中:sk为第k个等分节点的尺度,sk+1为第k+1个等分节点的尺度。
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