车辆抛洒物检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种车辆抛洒物检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标视频中的目标图像帧；在从目标图像帧中检测到目标车辆的情况下，从目标视频中确定在目标图像帧之前的参考图像帧；参考图像帧包括目标车辆，且为除目标车辆外其他目标对象最少的图像帧；基于目标图像帧和参考图像帧，确定目标车辆上是否有抛洒物落下。本公开实施例，避免了人工查看目标视频，进而降低了人力成本，提高了监管效率。

【技术实现步骤摘要】
车辆抛洒物检测方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及计算机视觉
，具体而言，涉及一种车辆抛洒物检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，随着城市发展城市道路中大型工程车辆以及其他机动车辆日益增多，车辆抛洒事件频发，严重影响城市环境和道路安全。为了实现对城市道路中车辆抛洒事件的监管，现有技术中，通常在需要监管的区域设置摄像头，然后通过人工查看目标视频的方式，来监控经过车辆上是否有抛洒物落下。然而，该方法虽能实现对车辆抛洒事件的监管，但却需要安排专门的人员去观看视频，进而导致需要较高的人力成本，且需要花费大量的时间。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种车辆抛洒物检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。第一方面，本公开实施例提供了一种车辆抛洒物检测方法，包括：获取目标视频中的目标图像帧；在从所述目标图像帧中检测到目标车辆的情况下，从所述目标视频中确定在所述目标图像帧之前的参考图像帧；所述参考图像帧包括所述目标车辆，且为除所述目标车辆外其他目标对象最少的图像帧；基于所述目标图像帧和所述参考图像帧，确定所述目标车辆上是否有抛洒物落下。本公开实施例中，可以对获取目标视频中的目标图像帧进行检测，并在从目标图像帧中检测到目标车辆的情况下，从目标视频中确定在目标图像帧之前的参考图像帧，再基于目标图像帧和参考图像帧，确定目标车辆上是否有抛洒物落下，如此，可以实现对抛洒物的检测，避免了人工查看，进而降低了人力成本，提高了监管效率。另外，本申请实施例中，将包括目标车辆，且除目标车辆外其他目标对象最少的图像帧作为参考图像帧，可以避免其他目标对象对判断抛洒物造成的误判，进而可以提高识别抛洒物的精准度。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述基于所述目标图像帧和所述参考图像帧，确定所述目标车辆上是否有抛洒物落下，包括：将所述目标图像帧中位于所述目标车辆周围的目标区域内的图像信息和所述参考图像帧中位于所述目标车辆周围的参考区域内的图像信息进行比对；根据所述目标区域内的图像信息相对于所述参考区域内的图像信息的变化信息，确定所述目标车辆上是否有抛洒物落下。本公开实施例中，通过将目标车辆周围的场景图像信息和参考图像帧相对应的参考区域内的场景图像信息进行比对，可以判断目标车辆的周围场景是否发生变化，进而可以清晰准确地判定出目标车辆上是否有抛洒物落下，检测精度和检测效率更高。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述将所述目标图像帧中位于所述目标车辆周围的目标区域内的图像信息和所述参考图像帧中位于所述目标车辆周围的参考区域内的图像信息进行比对，包括：将所述目标区域划分为多个子目标区域，并将所述参考区域划分为多个子参考区域；所述子目标区域的数量与所述子参考区域的数量相同且一一对应；将所述子目标区域内的图像信息和与所述子目标区域对应的子参考区域内的图像信息进行比对；所述根据所述目标区域内的图像信息相对于所述参考区域内的图像信息的变化信息，确定所述目标车辆上是否有抛洒物落下，包括：在存在至少一个子目标区域的图像信息与所述子参考区域的图像信息相比发生改变的情况下，确定所述目标车辆上有抛洒物落下。本公开实施例中，将目标车辆周围的目标区域划分为多个子目标区域，并在存在至少一个子目标区域的图像信息与相对应的子参考区域的图像信息发生改变的情况下，确定目标车辆上有抛洒物落下，进而实现了对目标车辆的目标区域的全面检测，提高了抛洒物的检测精度。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，在所述目标图像帧包括第一目标车辆和第二目标车辆的情况下，所述将所述目标区域划分为多个子目标区域，包括：将所述第一目标车辆周围的目标区域划分为多个第一子区域，并将所述第二目标车辆周围的目标区域划分为多个第二子区域；将位于所述第一目标车辆下方的第一子区域按照预设缩减尺度进行缩减，并缩减与所述第二子区域重叠的所述第一子区域，得到已缩减的第一子区域；从所述已缩减的第一子区域中选取出满足预设条件的第一子区域，与所述多个第一子区域中未缩减的第一子区域组成所述多个子目标区域。本公开实施例中，可以避免将目标图像帧中目标车辆之外其他车辆的抛洒物误判成目标车辆的抛洒物，提高抛洒物检测的准确度。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述从所述目标图像帧中检测到目标车辆，包括：将所述目标图像帧输入至车辆检测模型，对所述目标车辆进行检测，以检测到所述目标车辆；所述车辆检测模型通过对图像样本集合进行训练获得，所述图像样本集合包括不同类型车辆的图像样本。本公开实施例中，通过利用车辆检测模型对所述目标车辆进行检测，可以提高检测效率。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述将所述目标图像帧输入至车辆检测模型之前，所述方法还包括：将所述目标图像帧中每个像素点在不同色彩通道上分别作差后取绝对值，并对得到的不同色彩通道的绝对差值取均值，得到第一差值矩阵；对所述第一差值矩阵进行低通滤波处理，得到第二差值矩阵；对所述第二差值矩阵取均值，得到目标评估均值；在所述目标评估均值大于预设均值阈值的情况下，将所述目标图像帧输入至车辆检测模型。本公开实施例中，通过预先判断目标图像帧中的车辆是否为疑似车辆，可以减少处理量，提高检测效率。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述从所述目标视频中确定在所述目标图像帧之前的参考图像帧，包括：从所述目标图像帧所对应的采集时刻之前的多个时刻分别采集的图像帧中确定所述参考图像帧。本公开实施例中，可以缩小参考图像帧的寻找范围，提高寻找参考图像帧的效率。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述确定所述目标车辆上有抛洒物落下之后，还包括：从所述目标图像帧或参考图像帧中提取所述目标车辆的车辆属性信息，并输出包括所述车辆属性信息的告警信息；所述车辆属性信息包括车辆号牌、车辆类型、车辆颜色、车牌颜色、车牌类型中的至少一种。本公开实施例中，通过获取目标车辆的车辆属性信息并自动输出告警信息，方便了监管方对存在抛洒物车辆的追溯，节省了监管方通过目标视频人工查看车辆抛洒事件的时间，提高了监管效率。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述确定所述目标车辆上有抛洒物落下之后，还包括：从所述目标图像帧中识别所述抛洒物属性信息，并输出包括所述抛洒物图片信息以及所述抛洒物属性信息的告警信息；所述抛洒物属性信息包括所述抛洒物的类型、形状、体积中的至少一种；所述告警信息包括抛洒事件发生的时间、抛洒事件发生的地点、抛洒事件发生的置信度中的至少一种。本公开实施例中，通过向监管方输出抛洒物的属性信息，可以起到警示作用，如果抛洒物是石块等能够严重威胁到道路交通安全的物品，可以警示监管方该车辆存在安全隐患。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述获取目标视频中的目标图像帧，包括：对所述目标视频进行解码，以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆抛洒物检测方法，其特征在于，包括：/n获取目标视频中的目标图像帧；/n在从所述目标图像帧中检测到目标车辆的情况下，从所述目标视频中确定在所述目标图像帧之前的参考图像帧；所述参考图像帧包括所述目标车辆，且为除所述目标车辆外其他目标对象最少的图像帧；/n基于所述目标图像帧和所述参考图像帧，确定所述目标车辆上是否有抛洒物落下。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆抛洒物检测方法，其特征在于，包括：
获取目标视频中的目标图像帧；
在从所述目标图像帧中检测到目标车辆的情况下，从所述目标视频中确定在所述目标图像帧之前的参考图像帧；所述参考图像帧包括所述目标车辆，且为除所述目标车辆外其他目标对象最少的图像帧；
基于所述目标图像帧和所述参考图像帧，确定所述目标车辆上是否有抛洒物落下。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像帧和所述参考图像帧，确定所述目标车辆上是否有抛洒物落下，包括：
将所述目标图像帧中位于所述目标车辆周围的目标区域内的图像信息和所述参考图像帧中位于所述目标车辆周围的参考区域内的图像信息进行比对；
根据所述目标区域内的图像信息相对于所述参考区域内的图像信息的变化信息，确定所述目标车辆上是否有抛洒物落下。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像帧中位于所述目标车辆周围的目标区域内的图像信息和所述参考图像帧中位于所述目标车辆周围的参考区域内的图像信息进行比对，包括：
将所述目标区域划分为多个子目标区域，并将所述参考区域划分为多个子参考区域；所述子目标区域的数量与所述子参考区域的数量相同且一一对应；
将所述子目标区域内的图像信息和与所述子目标区域对应的子参考区域内的图像信息进行比对；
所述根据所述目标区域内的图像信息相对于所述参考区域内的图像信息的变化信息，确定所述目标车辆上是否有抛洒物落下，包括：
在存在至少一个子目标区域的图像信息与所述子参考区域的图像信息相比发生改变的情况下，确定所述目标车辆上有抛洒物落下。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述目标图像帧包括第一目标车辆和第二目标车辆的情况下，所述将所述目标区域划分为多个子目标区域，包括：
将所述第一目标车辆周围的目标区域划分为多个第一子区域，并将所述第二目标车辆周围的目标区域划分为多个第二子区域；
将位于所述第一目标车辆下方的第一子区域按照预设缩减尺度进行缩减，并缩减与所述第二子区域重叠的所述第一子区域，得到已缩减的第一子区域；
从所述已缩减的第一子区域中选取出满足预设条件的第一子区域，与所述多个第一子区域中未缩减的第一子区域组成所述多个子目标区域。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标图像帧中检测到目标车辆，包括：
将所述目标图像帧输入至车辆检测模型，对所述目标车辆进行检测，以检测到所述目标车辆；所述车辆检测模型通过对图像样本集合进行训练获得，所述图像样本集合包括不同类型车辆的图像样本。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像帧输入至车辆检测模型之前，所述方法还包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：田绍清，熊梓云，程洋，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44