位置檢測(cè)誤差，提高定位車輛位置的準(zhǔn)確度。
[0114] 相關(guān)技術(shù)中，在進(jìn)行車輛檢測(cè)的過程中，會(huì)先對(duì)圖像特征進(jìn)行全局檢測(cè)，然后繼續(xù) 進(jìn)行局部檢測(cè)，來保證車輛檢測(cè)的準(zhǔn)確性，但對(duì)每張圖像均進(jìn)行全局檢測(cè)和局部檢測(cè)，會(huì)增 加車輛檢測(cè)消耗的時(shí)間，為了減少車輛檢測(cè)所耗費(fèi)的時(shí)間，通過選取出的一組模型，對(duì)車輛 特征進(jìn)行車輛檢測(cè)，得到車輛圖像中各個(gè)車輛的位置信息，包括以下步驟1至步驟3:
[0115] (1)判斷距離最近一次使用全局檢測(cè)算法確定車輛的位置信息的時(shí)長是否達(dá)到預(yù) 設(shè)時(shí)間長度;其中，位置信息包括車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)、端點(diǎn)坐標(biāo)和車輛的車 輛搜索區(qū)域，如果是則執(zhí)行步驟2，如果否則執(zhí)行步驟3;
[0116] (2)通過全局檢測(cè)算法和選取出的一組模型，對(duì)車輛圖像中得到的車輛特征進(jìn)行 車輛檢測(cè)，確定車輛圖像中各個(gè)車輛的位置信息；
[0117] (3)使用最近一次得到的車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)和端點(diǎn)坐標(biāo)確定車輛 搜索區(qū)域，通過局部檢測(cè)算法和選取出的一組模型，對(duì)各個(gè)車輛的車輛搜索區(qū)域中的車輛 特征進(jìn)行特征檢測(cè)，確定各個(gè)車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)和端點(diǎn)坐標(biāo)。
[0118]在步驟1中，由于檢測(cè)的當(dāng)前車輛圖像是攝像頭所拍攝的一幀車輛圖像，所以在判 斷距離最近一次使用全局檢測(cè)算法確定車輛的位置信息的時(shí)長是否達(dá)到預(yù)設(shè)時(shí)間長度時(shí)， 可以通過預(yù)設(shè)的幀數(shù)來確定是否使用全局檢測(cè)算法。
[0119] 比如，預(yù)設(shè)時(shí)間長度是100幀時(shí)，那么只有距離最近一次使用全局檢測(cè)算法的幀數(shù) 間隔達(dá)到100幀的時(shí)候，才會(huì)再次使用全局檢測(cè)算法確定車輛的位置信息。
[0120] 當(dāng)然，預(yù)設(shè)時(shí)間長度也可使用分秒等時(shí)間單位進(jìn)行描述，這里不再一一贅述。
[0121] 預(yù)設(shè)時(shí)間長度，可以是廠商預(yù)設(shè)的，也可以是用戶根據(jù)實(shí)際使用情況而設(shè)置的時(shí) 間長度。
[0122] 上述步驟2中的通過全局檢測(cè)算法和選取出的一組模型，對(duì)車輛圖像中的車輛特 征進(jìn)行車輛檢測(cè)，確定車輛圖像中各個(gè)車輛的位置信息，包括以下步驟2a和步驟2b:
[0123] (2a)通過全局檢測(cè)算法和選取出的一組模型，對(duì)車輛圖像中得到的車輛特征進(jìn)行 車輛檢測(cè)，得到車輛圖像中各個(gè)車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)和端點(diǎn)坐標(biāo)；
[0124] (2b)以各個(gè)車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)為各個(gè)車輛的車輛搜索區(qū)域中心， 按照設(shè)定的車輛搜索區(qū)域大小對(duì)車輛搜索區(qū)域中心進(jìn)行擴(kuò)展，得到車輛搜索區(qū)域。
[0125] 其中，車輛搜索區(qū)域的大小應(yīng)該大于該車輛的輪廓外接矩形的大小。
[0126] 在步驟3中，最近一次得到的車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)和端點(diǎn)坐標(biāo)，就是 對(duì)上一幀車輛圖像進(jìn)行車輛檢測(cè)時(shí)得到的車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)和端點(diǎn)坐標(biāo)。 進(jìn)一步地，上述步驟3中的通過局部檢測(cè)算法和選取出的一組模型，對(duì)各個(gè)車輛的車輛搜索 區(qū)域中的車輛特征進(jìn)行特征檢測(cè)，確定各個(gè)車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)，包括以下 步驟3a至3b:
[0127] (3a)從確定出的一組模型中選取適應(yīng)車輛搜索區(qū)域尺寸大小的至少一層模型；
[0128] (3b)通過局部檢測(cè)算法和選擇出的至少一層模型，對(duì)車輛搜索區(qū)域中的車輛特征 進(jìn)行車輛檢測(cè)，確定各個(gè)車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)和端點(diǎn)坐標(biāo)。
[0129] 在步驟3a中，可以從確定出的一組模型中根據(jù)車輛搜索區(qū)域尺寸選擇出大于車輛 搜索區(qū)域尺寸的第一模型、與車輛搜索區(qū)域尺寸合適的第二模型以及小于車輛搜索區(qū)域尺 寸的第三模型分別對(duì)車輛搜索區(qū)域中的車輛特征進(jìn)行車輛位置檢測(cè)。
[0130] 通過對(duì)上述步驟2和步驟3的進(jìn)一步描述，通過從預(yù)設(shè)的多模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中確定出 適應(yīng)車輛搜索區(qū)域圖像的尺寸大小的一組模型后，直接可以通過全局檢測(cè)算法或者局部檢 測(cè)算法并采用確定的模型對(duì)車輛進(jìn)行檢測(cè)，而無需對(duì)圖像進(jìn)行縮放，避免了對(duì)圖像進(jìn)行縮 放的過程中造成增大車輛位置檢測(cè)誤差的缺陷，提高了車輛定位的準(zhǔn)確率的同時(shí)，由于無 需對(duì)圖像進(jìn)行縮放，還簡化了圖像特征檢測(cè)的步驟，提高了圖像特征的檢測(cè)效率。
[0131] 綜上所述，在進(jìn)行特征檢測(cè)之前，先判斷距離上次進(jìn)行全局檢測(cè)的時(shí)長是否達(dá)到 預(yù)設(shè)時(shí)間長度，在達(dá)到預(yù)設(shè)時(shí)間長度后，通過全局檢測(cè)算法對(duì)車輛位置進(jìn)行檢測(cè)，若當(dāng)前還 沒有達(dá)到預(yù)設(shè)時(shí)間長度，那么通過局部檢測(cè)算法對(duì)車輛位置進(jìn)行檢測(cè)，所以在對(duì)圖像特征 的檢測(cè)過程中，交替使用全局檢測(cè)算法和局部檢測(cè)算法對(duì)圖像特征進(jìn)行檢測(cè)，減少了圖像 檢測(cè)所耗費(fèi)的時(shí)間，提高了圖像特征的檢測(cè)效率。
[0132] 相關(guān)技術(shù)中，會(huì)通過光流法對(duì)匹配目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的特征來進(jìn)行匹配目標(biāo)定位，但是 光流法中特征匹配過程復(fù)雜度高，計(jì)算速度較慢，因而無法達(dá)到實(shí)時(shí)定位目標(biāo)的效果。所 以，為了提高車輛定位的效率，根據(jù)得到的各個(gè)車輛的位置信息，對(duì)車輛圖像中的各個(gè)車輛 進(jìn)行跟蹤，包括以下步驟1至步驟6:
[0133] (1)將確定的各個(gè)車輛的位置信息存儲(chǔ)到預(yù)設(shè)的車輛跟蹤列表中；
[0134] (2)從車輛跟蹤列表中獲取車輛圖像的上一幀車輛圖像中記錄的各個(gè)車輛的輪廓 外接矩形的端點(diǎn)坐標(biāo)；
[0135] (3)根據(jù)車輛圖像和上一幀車輛圖像中各個(gè)車輛的輪廓外接矩形的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì) 算各個(gè)車輛在車輛圖像和上一幀車輛圖像中的車輛關(guān)聯(lián)度；
[0136] (4)確定各個(gè)車輛中車輛關(guān)聯(lián)度大于等于預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度閾值的車輛為關(guān)聯(lián)車輛；
[0137] (5)將關(guān)聯(lián)車輛的置信度與車輛跟蹤列表中記錄的關(guān)聯(lián)車輛的目標(biāo)分?jǐn)?shù)相加，得 到關(guān)聯(lián)車輛更新后的目標(biāo)分?jǐn)?shù)，其中，置信度包含在關(guān)聯(lián)車輛的位置信息中；
[0138] (6)當(dāng)關(guān)聯(lián)車輛更新后的目標(biāo)分?jǐn)?shù)大于等于預(yù)設(shè)的第一目標(biāo)分?jǐn)?shù)閾值且關(guān)聯(lián)車輛 的關(guān)聯(lián)次數(shù)大于等于關(guān)聯(lián)次數(shù)閾值時(shí)，輸出從車輛圖像中確定的關(guān)聯(lián)車輛的位置信息，以 對(duì)關(guān)聯(lián)車輛進(jìn)行跟蹤。
[0139] 在步驟1中，車輛跟蹤列表中設(shè)置有當(dāng)前跟蹤的車輛和車輛的位置信息的對(duì)應(yīng)關(guān) 系。車輛的位置信息中除了包括從當(dāng)前的車輛圖像中獲取的位置信息外，還包括上一幀車 輛圖像中車輛的位置信息以及車輛已經(jīng)關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)次數(shù)。
[0140] 車輛的關(guān)聯(lián)次數(shù)，表示該車輛已經(jīng)被車輛上安裝的行車記錄儀或者車輛全景影像 系統(tǒng)跟蹤的次數(shù)。
[0141] 步驟3具體包括如下步驟3a至步驟3b:
[0142] (3a)根據(jù)車輛圖像和上一幀車輛圖像的各個(gè)車輛的位置信息中記錄的各個(gè)車輛 的車輛輪廓外接矩形的端點(diǎn)坐標(biāo)，確定各個(gè)車輛分別在車輛圖像中和在上一幀車輛圖像中 的車輛輪廓外接矩形面積；
[0143] (3b)通過公式 I"各個(gè)車輛在車輛圖像和上一幀車輛圖像中的車輛 關(guān)聯(lián)度A進(jìn)彳T計(jì)算：
[0144] 其中，Ra表示各個(gè)車輛中的在車輛圖像中的車輛輪廓外接矩形面積，Rb表示各個(gè)車 輛在上一幀車輛圖像中的車輛輪廓外接矩形面積。
[0145] 在步驟3a中，根據(jù)車輛圖像和上一幀車輛圖像中各個(gè)車輛的車輛輪廓外接矩形的 端點(diǎn)坐標(biāo)，就可以確定各個(gè)車輛在車輛圖像和上一幀車輛圖像中車輛輪廓外接矩形的大小 以及所占的范圍，所以之后使用現(xiàn)有的任何計(jì)算面積的方法都可以確定各個(gè)車輛分別在車 輛圖像中和在上一幀車輛圖像中的車輛輪廓外接矩形的面積。
[0146] 根據(jù)步驟3a至步驟3b的描述，通過簡單的計(jì)算就可以得到車輛關(guān)聯(lián)度，加快了實(shí) 時(shí)跟蹤車輛的過程中的計(jì)算速度。
[0147] 在步驟4中，對(duì)確定的關(guān)聯(lián)車輛在車輛跟蹤列表中記錄的關(guān)聯(lián)次數(shù)加一，對(duì)車輛跟 蹤列表中車輛的關(guān)聯(lián)次數(shù)進(jìn)行更新。
[0148] 在步驟5中，關(guān)聯(lián)車輛的置信度是在通過全局檢測(cè)算法或者局部檢測(cè)算法得到該 關(guān)聯(lián)車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)坐標(biāo)和端點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)一起得到的數(shù)據(jù)，用于說明得到的該 關(guān)聯(lián)車輛的位置信息的精準(zhǔn)度。車輛的置信度越大，說明得到的車輛的位置信息越準(zhǔn)確。 [0 149] 步驟6具體包括以下步驟6a至步驟6b:
[0150] (6a)判斷關(guān)聯(lián)車輛更新后的目標(biāo)分?jǐn)?shù)是否大于等于預(yù)設(shè)的第一目標(biāo)分?jǐn)?shù)閾值，如 果是則執(zhí)行步驟6b，否則結(jié)束流程；
[0151] (6b)
[0152] 輸出從車輛圖像中確定的關(guān)聯(lián)車輛的位置信息，以對(duì)關(guān)聯(lián)車輛進(jìn)行跟蹤。
[0153] 綜上所述，通過簡單的計(jì)算車輛圖像和上一幀車輛圖像中各個(gè)車輛的目標(biāo)分?jǐn)?shù)， 就可以對(duì)車輛定位并進(jìn)行跟蹤，無需通過復(fù)雜的特征匹配過程，提高了車輛定位過程中的 計(jì)算速度，從而可以實(shí)時(shí)對(duì)車輛位置進(jìn)行定位跟蹤。
[0154] 相關(guān)技術(shù)中，如果對(duì)不符合要求的車輛不進(jìn)行跟蹤的話，可能會(huì)造成車輛行駛過 程中的危險(xiǎn)，為了更好地檢測(cè)車輛周圍的車輛情況，根據(jù)得到的各個(gè)車輛的位置信息，對(duì)車 輛圖像中的各個(gè)車輛進(jìn)行跟蹤還包括以下步驟1至步驟4:
[0155] (1)確定各個(gè)車輛中車輛關(guān)聯(lián)度小于關(guān)聯(lián)度閾值的車輛為未關(guān)聯(lián)車輛；
[0156] (2)判斷未關(guān)聯(lián)車輛的關(guān)聯(lián)次數(shù)是否達(dá)到關(guān)聯(lián)次數(shù)閾值，如果是則執(zhí)行步驟3,如 果否則執(zhí)行步驟4;
[0157] (3)當(dāng)未關(guān)聯(lián)車輛的目標(biāo)分?jǐn)?shù)大于等于第一目標(biāo)分?jǐn)?shù)閾值時(shí)，輸出從車輛圖像中 確定的未關(guān)聯(lián)車輛的位置信息，以對(duì)未關(guān)聯(lián)車輛進(jìn)行跟蹤；
[0158] (4)計(jì)算并輸出未關(guān)聯(lián)車輛的預(yù)測(cè)位置信息，以對(duì)未關(guān)聯(lián)車輛進(jìn)行跟蹤。
[0159] 綜上所述，可以對(duì)不符合要求的未關(guān)聯(lián)車輛繼續(xù)進(jìn)行檢測(cè)跟蹤，以降低車輛行駛 過程中的危險(xiǎn)，并提高了車輛跟蹤的準(zhǔn)確性。
[0160]相關(guān)技術(shù)中，在連續(xù)多幀未檢測(cè)出車輛跟蹤列表中某個(gè)車輛的位置信息時(shí)，還會(huì) 繼續(xù)使用最近一次檢測(cè)到的車輛位置對(duì)車輛的位置進(jìn)行輸出，會(huì)造成車輛實(shí)際位置與檢測(cè) 位置的偏差，降低定位車輛位置的準(zhǔn)確率;為了提高定位車輛位置的準(zhǔn)確率，上述步驟4的 計(jì)算并輸出未關(guān)聯(lián)車輛的預(yù)測(cè)位置信息，以對(duì)未關(guān)聯(lián)車輛進(jìn)行跟蹤，包括以下步驟4a至步 驟4e:
[0161] (4a)計(jì)算未關(guān)聯(lián)車輛的輪廓外接矩形的中心點(diǎn)預(yù)測(cè)坐標(biāo)；
[0162] (4b)根據(jù)計(jì)算得到的中心點(diǎn)預(yù)測(cè)坐標(biāo)，得到未關(guān)聯(lián)車輛的預(yù)測(cè)位置信息；
[0163] (4c)使車輛跟蹤列表中記錄的未關(guān)聯(lián)車輛的目標(biāo)分?jǐn)?shù)減去一預(yù)定分?jǐn)?shù)，得到更新 后的未關(guān)聯(lián)車輛的目標(biāo)分?jǐn)?shù)；
[0164] (4d)當(dāng)更新后的未關(guān)聯(lián)車輛的目標(biāo)分?jǐn)?shù)大于等于第一目標(biāo)分?jǐn)?shù)閾值時(shí)，輸出未關(guān) 聯(lián)車輛的預(yù)測(cè)位置信息，以對(duì)未關(guān)聯(lián)車輛進(jìn)行跟蹤；
[0165] (4e)當(dāng)更新后的未關(guān)聯(lián)車輛的目標(biāo)分?jǐn)?shù)小于第二目標(biāo)分?jǐn)?shù)閾值時(shí)，從車輛跟蹤列 表中刪除未關(guān)聯(lián)車輛的位置信息，其中，第二目標(biāo)分?jǐn)?shù)閾值小于第一目標(biāo)分?jǐn)?shù)閾值。
[0166] 在步驟4a中，通過公式XiiXi-i+Vx和YiiYi-i+Vy來對(duì)未關(guān)聯(lián)車輛的中心點(diǎn)預(yù)測(cè)坐 標(biāo)進(jìn)行計(jì)算；
[0167] 其中，&表示預(yù)測(cè)的未關(guān)聯(lián)車輛的中心點(diǎn)橫坐標(biāo)，^表示預(yù)測(cè)的未關(guān)聯(lián)車輛的中心 點(diǎn)縱坐標(biāo)，Xi-i表不上一幀車輛圖像中未關(guān)聯(lián)車輛的中心點(diǎn)橫坐標(biāo)，Yi-i表不上一幀車輛圖 像中未關(guān)聯(lián)車輛的中心點(diǎn)縱坐標(biāo);V x表示未關(guān)聯(lián)車輛的水平方向運(yùn)動(dòng)速度，Vy表示未關(guān)聯(lián)車 輛的垂直方向運(yùn)動(dòng)速度。
[0168] 可選地，Vx可以由公式Vx = (Xi-i-Xi-N) / (N-1)得到：
[0169] 其中，Xh表示車輛圖像之前的第N幀車輛圖像中該未關(guān)聯(lián)車輛中心的橫坐標(biāo)，N是 預(yù)設(shè)常數(shù)。
[0170] 可選地，Vy可以由公式Vy = (Yi-i-Yi