[发明专利]一种车速确定方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了一种车速确定方法、装置、设备和介质，该方法中基于预先训练完成的深度学习模型，识别当前帧图像中的车辆的第一检测区域以及与所述当前帧图像相邻的下一帧图像中所述车辆的第二候选检测区域，由于深度学习模型识别出的是包含车辆的检测区域，光照和画面背景对像素值的影响并不会降低确定的检测区域的准确性，根据当前帧图像中的所述第一检测区域，预测车辆在所述下一帧图像的第一预测区域；根据第一预测区域与第二候选检测区域之间的相似度，确定与第一预测区域匹配的目标第二检测区域；根据第一检测区域、目标第二检测区域以及相邻两帧图像的时间差值，确定车辆的车速；从而可以在图像中包括多个车辆时准确地确定出车辆的车速。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车速确定方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着社会的进步和经济的快速发展，汽车数量不断增加，在为社会提供便利的同时，交通事故的发生概率和交通道路的拥塞率也大大增加，而造成交通事故和道路拥塞的最主要原因，就是人为随意地增速、降速，因此准确地确定车辆的车速就成为较为急切的需求。

现有技术中的测速技术包括雷达测速、激光测速、地感线圈测速等。其中雷达测速是基于多普勒效应原理，通过向车辆发射雷达波并接收车辆反射回的雷达波，根据发射的雷达波的频率与接收的反射回的雷达波的频率，确定出车辆的车速。但是雷达测速只能应用于移动式、近距离的场景中，而无法使用远距离的测速，例如对高速路上车辆的测速，并且雷达测速还需要安装雷达，使得确定车辆的车速的成本较高。

激光测速是基于激光测距的原理，测距仪向车辆发射两次间隔设定时长的激光并接收返回的激光，确定车辆在间隔的该设定时长内的移动距离，从而确定出车辆的车速。但是该激光测速方法对于测量偏差角度的要求较高，导致确定车速时的成功率较低，并且测距仪只能在静止状态下使用。

地感线圈测速是基于电磁感应原理，当有车辆经过线圈区域时，线圈磁通量发生变化，触发信号提示有车经过，通过两个距离已知的线圈，并结合车辆通过两个线圈所用时间可以确定出车速。但是采用地感线圈测试时需要安装地感线圈，施工量较大，并线圈容易损坏，后续的维护难度高。

由于传统的测速方法的上述问题，并且近年来机器视觉相关技术发展迅速，在各行各业中应用广泛，且计算机视觉检测技术具有自动化程度高、效率高、精度高等诸多优点，因此现有技术提出了出基于视觉检测技术的车辆测速技术。

在现有的视觉检测技术中，通过帧差法确定出运动的车辆在图像中的位置，对每两帧之间的车辆进行匹配，从而检测出同一车辆在不同帧内的位置，根据车辆的像素距离确定出车辆经过的实际距离，根据实际距离以及两帧间的时间差，确定车辆的车速。

具体通过帧差法确定运动的车辆在图像中的位置时，是将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，若像素点对应的像素差值小于事先确定的阈值时，可以确定为背景像素点，若像素点对应的像素差值不小于事先确定的阈值时，则可以确定为运动的车辆在图像中的像素点。由于该方法只有在环境亮度变化不大时才能准确地确定车辆在图像中的位置，因此实际在确定车辆位置时受光照和画面背景的影响，会导致确定的车辆在图像中的位置不准确，从而使得确定的车速的准确度低。

并且现有的视觉检测技术只能在图像中只包括单个车辆时进行车速的确定，而无法在图像中包括多个车辆时进行车速的确定。

因此，如何在图像中包括多个车辆时提高确定的车速的准确性，就成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种车速确定方法、装置、设备和介质，用以解决如何在图像中包括多个车辆时提高确定的车速的准确性的问题。

本发明提供了一种车速确定方法，所述方法包括：

基于预先训练完成的深度学习模型，识别当前帧图像中的车辆的第一检测区域以及与所述当前帧图像相邻的下一帧图像中所述车辆的第二候选检测区域；