前车检测方法、前车检测模型的训练获取方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种前车检测方法、前车检测模型的训练获取方法及装置，前车检测方法包括：获取当前车辆的前向视野的目标图像；将所述目标图像输入预先训练获取的前车检测模型，得到所述前车检测模型输出的前车信息，所述前车信息包括：是否存在前车、前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，以及，前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离；若存在前车，则根据所述前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，确定前车的顶点坐标，并根据所述前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，确定前车的消失点坐标。该方法可以较好地适用于计算能力较弱的后装ADAS设备中。力较弱的后装ADAS设备中。力较弱的后装ADAS设备中。

【技术实现步骤摘要】
前车检测方法、前车检测模型的训练获取方法及装置


[0001]本申请涉及智能驾驶
，具体而言，涉及一种前车检测方法、前车检测模型的训练获取方法及装置。

技术介绍

[0002]随着智能驾驶技术的不断发展，高级辅助驾驶系统(Advanced Driving Assistance System，简称ADAS)相关设备被广泛设计和使用。ADAS相关设备可以包前装ADAS设备以及后装ADAS设备。前装ADAS设备是在车辆出厂前集成到车辆的设备。后装ADAS设备是在车辆出厂后安装至车辆的设备，例如，将ADAS与行车记录仪集成的后装ADAS设备。相比于前装ADAS设备来说，后装ADAS设备受成本等因素的限制，其计算能力相对较弱。ADAS相关设备具有多种功能，其中，进行前车检测是其中一项重要功能。通过进行前车检测，可以获知车辆的前车的距离等，用以辅助后续的驾驶操作。
[0003]现有技术中，使用多目标检测的方式进行前车检测。基于采集到的前向视野的图像，对图像中的所有车辆进行检测，并同时进行车道线检测，通过多个车辆与本车所在车道的关系，检测出前车。
[0004]但是，现有技术的方法所需执行的计算处理较为复杂，对设备的计算能力要求较高，因此，无法适用于计算能力较弱的后装ADAS设备中。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种前车检测方法、前车检测模型的训练获取方法、装置及设备，能够适用于计算能力较弱的后装ADAS设备。
[0006]根据本申请的第一方面，提供一种前车检测方法，包括：
[0007]获取当前车辆的前向视野的目标图像。
[0008]将所述目标图像输入预先训练获取的前车检测模型，得到所述前车检测模型输出的前车信息，所述前车信息包括：是否存在前车、前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，以及，前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，其中，各方向上的锚点为多个，每个锚点用于标识图像中该方向上的一个坐标。
[0009]若存在前车，则根据所述前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，确定前车的顶点坐标，并根据所述前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，确定前车的消失点坐标。
[0010]在一些实施例中，所述锚点包括水平方向的一组锚点以及垂直方向的一组锚点，所述水平方向的一组锚点包括第一预设数量的锚点，所述垂直方向的一组锚点包括第二预设数量的锚点。
[0011]在一些实施例中，所述根据所述前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，确定前车的顶点坐标，并根据所述前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，确定前车的消失点坐标，包括：
[0012]确定所述前车的第一顶点在水平方向上与水平方向上第一预设数量锚点的距离的第一平均值，将所述第一平均值作为所述第一顶点在水平方向上的坐标，所述第一顶点为所述前车在所述目标图像中的任一顶点。
[0013]确定所述前车的第一顶点在垂直方向上与垂直方向上第二预设量的锚点的距离的第二平均值，将所述第二平均值作为所述第一顶点在垂直方向上的坐标。
[0014]确定所述前车的消失点与垂直方向上第二预设数量锚点的距离的第三平均值，将所述第三平均值作为所述消失点的坐标。
[0015]在一些实施例中，所述根据所述前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，确定前车的顶点坐标，并根据所述前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，确定前车的消失点坐标之后，还包括：
[0016]根据所述前车的顶点坐标以及所述前车的消失点坐标，确定所述当前车辆与所述前车的距离。
[0017]在一些实施例中，所述根据所述前车的顶点坐标以及所述前车的消失点坐标，确定所述当前车辆与所述前车的距离，包括：
[0018]根据所述前车的顶点在垂直方向的坐标、所述前车的消失点坐标以及图像采集设备的俯仰角，确定所述当前车辆与所述前车的纵向距离。
[0019]在一些实施例中，所述获取当前车辆的前向视野的目标图像，包括：
[0020]获取图像采集设备采集的当前车辆的前向视野的原始图像。
[0021]将所述原始图像裁剪至具有第一预设尺寸且包含前车图像的中间图像。
[0022]将所述中间图像缩放至具有第二预设尺寸的所述目标图像。
[0023]根据本申请的第二方面，提供一种前车检测模型的训练获取方法，包括：
[0024]采集获取训练样本图像，所述训练样本图像的标记信息包括：是否存在前车、前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，以及，前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离。
[0025]采用所述训练样本图像，训练得到前车检测模型，所述前车检测模型用于检测当前车辆的前车信息，所述前车信息包括：是否存在前车、前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，以及，前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，其中，所述锚点为多个，每个锚点用于标识图像中的一个坐标。
[0026]在一些实施例中，所述采集获取训练样本图像，包括：
[0027]获取对摄像头采集的包含前车图像的原始图像进行裁剪和缩放处理后的训练样本图像，并获取预先标注的所述训练样本图像中前车的顶点坐标、前车的消失点坐标。
[0028]根据所述顶点坐标、所述消失点坐标以及各预设锚点，确定前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，以及，前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，得到所述训练样本图像的标记信息，其中，所述锚点为多个，每个锚点用于标识图像中的一个坐标。
[0029]在一些实施例中，所述前车检测模型包括第一分支以及多个第二分支，所述第一分支用于检测是否存在前车，所述第二分支用于输出前车的顶点及消失点在各方向上的坐标与该方向上各预设锚点的距离。
[0030]在一些实施例中，所述采用所述训练样本图像，训练得到前车检测模型，包括：
[0031]采用所述训练样本图像，使用第一损失函数，训练所述第一分支。
[0032]采用所述训练样本图像，使用第二损失函数以及第三损失函数，训练各所述第二分支，所述第二损失函数用于对每个第二分支各自的准确度进行衡量，所述第三损失函数用于对各第二分支的综合准确度进行衡量。
[0033]根据本申请的第三方面，提供一种前车检测装置，包括：
[0034]获取模块，用于获取当前车辆的前向视野的目标图像。
[0035]处理模块，用于将所述目标图像输入预先训练获取的前车检测模型，得到所述前车检测模型输出的前车信息，所述前车信息包括：是否存在前车、前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，以及，前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，其中，各方向上的锚点为多个，每个锚点用于标识图像中该方向上的一个坐标。
[0036]确定模块，用于在存在前车时，根据所述前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，确定前车的顶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种前车检测方法，其特征在于，包括：获取当前车辆的前向视野的目标图像；将所述目标图像输入预先训练获取的前车检测模型，得到所述前车检测模型输出的前车信息，所述前车信息包括：是否存在前车、前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，以及，前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，其中，各方向上的锚点为多个，每个锚点用于标识图像中该方向上的一个坐标；若存在前车，则根据所述前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，确定前车的顶点坐标，并根据所述前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，确定前车的消失点坐标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述锚点包括水平方向的一组锚点以及垂直方向的一组锚点，所述水平方向的一组锚点包括第一预设数量的锚点，所述垂直方向的一组锚点包括第二预设数量的锚点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，确定前车的顶点坐标，并根据所述前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，确定前车的消失点坐标，包括：确定所述前车的第一顶点在水平方向上与水平方向上第一预设数量锚点的距离的第一平均值，将所述第一平均值作为所述第一顶点在水平方向上的坐标，所述第一顶点为所述前车在所述目标图像中的任一顶点；确定所述前车的第一顶点在垂直方向上与垂直方向上第二预设量的锚点的距离的第二平均值，将所述第二平均值作为所述第一顶点在垂直方向上的坐标；确定所述前车的消失点与垂直方向上第二预设数量锚点的距离的第三平均值，将所述第三平均值作为所述消失点的坐标。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，确定前车的顶点坐标，并根据所述前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，确定前车的消失点坐标之后，还包括：根据所述前车的顶点坐标以及所述前车的消失点坐标，确定所述当前车辆与所述前车的距离。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述前车的顶点坐标以及所述前车的消失点坐标，确定所述当前车辆与所述前车的距离，包括：根据所述前车的顶点在垂直方向的坐标、所述前车的消失点坐标以及图像采集设备的俯仰角，确定所述当前车辆与所述前车的纵向距离。6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取当前车辆的前向视野的目标图像，包括：获取图像采集设备采集的当前车辆的前向视野的原始图像；将所述原始图像裁剪至具有第一预设尺寸且包含前车图像的中间图像；将所述中间图像缩放至具有第二预设尺寸的所述目标图像。7.一种前车检测模型的训练获取方法，其特征在于，包括：采集获取训练样本图像，所述训练样本图像的标记信息包括：是否存在前车、前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，以及，前车的消失点与所述消失点所在方向
上各预设锚点的距离；采用所述训练样本图像，训练得到前车检测模型，所述前车检测模型用于检测当前车辆的前车信息，所述前车信息包括：是否存在前车、前车的顶点在各方向上与该方向上各预设锚点的距离，以及，前车的消失点与所述消失点所在方向上各预设锚点的距离，其中，所述锚点为多个，每个锚点用于标识图像中的一个坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢美奇，李国镇，杨宏达，李友增，戚龙雨，吴若溪，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：