[发明专利]一种车厢遗留对象检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种车厢遗留对象检测方法，其特征在于，包括：

获取车厢内部的当前图像数据；

判断所述当前图像数据与初始图像数据是否一致，若存在不一致区域时，从所述当前图像数据中提取出包括有所述不一致区域的目标区域图像数据；所述初始图像数据为预先获取的标准状态下的车厢内部的图像数据；

判断所述包括有不一致区域的目标区域图像数据是否包括有遗留对象，若是，则获取所述目标区域对应的点云数据；

根据所述目标区域图像数据和所述目标区域对应的点云数据，对车厢内部的遗留对象进行检测。

2.根据权利要求1所述的车厢遗留对象检测方法，其特征在于，从所述当前图像数据中提取出包括有所述不一致区域的目标区域图像数据，包括：

计算所述不一致区域的覆盖范围；

若所述不一致区域的覆盖范围小于预设阈值，则放弃对应的不一致区域；否则保留对应的不一致区域。

3.根据权利要求2所述的车厢遗留对象检测方法，其特征在于，判断所述包括有不一致区域的目标区域图像数据是否包括有遗留对象，包括：

检测所述当前图像数据中的不一致区域与所述初始图像数据中的车厢内部的轮廓区域是否存在重叠；

若存在重叠，则认定车厢内部存在遗留对象；

若不存在重叠，则认定车厢内部不存在遗留对象。

4.根据权利要求1所述的车厢遗留对象检测方法，其特征在于，根据所述目标区域图像数据和所述目标区域对应的点云数据，对车厢内部的遗留对象进行检测，包括：

根据所述目标区域对应的点云数据在单位时间内的变化量，确定所述遗留对象的类型；

根据遗留对象的类型，结合目标区域的图像数据与所述点云数据对遗留对象进行识别，并根据识别结果进行对应的响应操作。

5.根据权利要求4所述的车厢遗留对象检测方法，其特征在于，结合目标区域的图像数据与所述点云数据对遗留对象进行识别，包括：

根据目标区域中的图像信息，得到所述不一致区域的边界信息；

根据所述不一致区域的边界信息，对目标区域的点云数据进行筛选，保留体现遗留对象的边界信息的点云数据；

根据体现遗留对象的边界信息的点云数据，得到遗留对象的轮廓信息；

利用包括遗留对象的轮廓信息进行识别，得到识别结果。

6.根据权利要求4或5任一项所述的车厢遗留对象检测方法，其特征在于，根据所述目标区域对应的点云数据在单位时间内的变化量，确定所述遗留对象的类型，包括：

计算所述目标区域的点云数据在单位时间内的变化量；

若所述单位时间内的变化量超过预设变化量阈值，则认定遗留对象的类型是活体对象，否则认定遗留对象的类型是残留物；

若认定为活体对象时，将所述目标区域的图像与所述点云数据进行视图融合，以确定所述活体对象的外形特征是否呈人型；

若呈人型，则确定所述遗留对象为活体滞留人员。

7.根据权利要求4-6任一项所述的车厢遗留对象检测方法，其特征在于，根据识别结果进行对应的响应操作，包括：

若所述遗留对象的类型为儿童或残留物时，确定所述目标区域的图像和点云数据中的位置信息并发送。

8.一种车厢遗留对象检测装置，其特征在于，包括：

图像数据获取模块，用于获取车厢内部的当前图像数据，判断所述当前图像数据与初始图像数据是否一致，若存在不一致区域时，从所述当前图像数据中提取出包括有所述不一致区域的目标区域图像数据；所述初始图像数据为预先获取的标准状态下的车厢内部的图像数据；

遗留对象判断模块，用于判断所述包括有不一致区域的目标区域图像数据是否包括有遗留对象，若是，则获取所述目标区域对应的点云数据；

遗留对象检测模块，用于根据所述目标区域图像数据和所述目标区域对应的点云数据，对车厢内部的遗留对象进行检测。