一种快速定位图片中目标车辆车厢承载区域的方法技术

本申请提供一种快速定位图片中目标车辆车厢承载区域的方法。其中涉及的快速定位图片中目标车辆车厢承载区域的方法、装置、服务器/服务器集群及相关计算机可读存储介质等，通过快速定位车厢、辅助图形对象和后续的快速定位实现了目标车辆车厢承载区域的快速定位，解决了在AI识别非封闭厢式货车车厢承载区域时因其图像特征不明显而无法精确识别的问题以及甚至是造成预测失准的问题。甚至是造成预测失准的问题。甚至是造成预测失准的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种快速定位图片中目标车辆车厢承载区域的方法


[0001]本申请涉及智能工业以及计算机视觉和人工智能图像识别
，具体而言，涉及一种快速定位图片中目标车辆车厢承载区域的方法。

技术介绍

[0002]一直以来，车辆运输都是现代物流业中最重要的方式之一。在车辆运输、装卸分拣过程中，出于各种不同的目的需要，通常会涉及相应的对车载货物的检查、抽样检测、称量、评估等。在过去，这些工作一般是人工进行的。而近年来，随着人工智能技术的研究深入，助力了计算机视觉技术的迅速发展和广泛应用。作为一门研究如何使机器“看”的科学；具体来说，计算机视觉技术，就是用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步通过图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察的技术。虽然，在该技术发展的早期阶段，一些基于人工智能(AI)的计算机视觉技术相关的一些解决方案主要集中在安防安检领域；但事实上随着配套的网络视频技术的发展，计算机视觉技术，特别是现阶段被深入研究的结合人工智能图像识别的计算机视觉技术，在工业生产中可以有着更为广泛的应用潜力。例如，基于现有的网络视频监控技术，利用AI计算机视觉技术代替人工，实现前面述及的车载货物检测、评估等工作的智能化，就是一个很好的切入场景。
[0003]事实上，也不乏一些利用相关技术实现简单智能化操作的实例报道。然而，相关报道中涉及的方案中，要么是仅能满足简单的需求，要么是适用条件苛刻(其中一些方案甚至需要配套复杂的辅助设施或执行严苛的标准制度规范才能适用)。例如，在运输途中对油罐车辆的识别和监控的应用场景中，对于作为识别对象的货物目标——油罐而言，其图像特征明显，容易提取和识别，是需求较为简单的应用场景(其中案例如CN105373782A)；而在车载货物为不规则物料时(车辆为非封闭的厢式货车)，其中有效图像信息显然就没有前面案例中规整了，其图像特征也不明显，而过于宽泛的识别则不免受到车厢周围其他的图像信息干扰，很难做到准确识别，以及基于准确识别完成所需的检测/评估项目。针对于此，虽然通过控预设规则等控制图像采样的方式或可获得可接受的识别结果。例如，通过严格的作业规范，限定停车和作业区域，以及通过对摄像设备精确地安装调试，尽可能确保获取在偏差允许范围内的包括且尽可能使其仅包括车厢承载区域的图像信息。为减少误差，还可以进一步采取一些配套设备，以辅助这样的图像样本的采集(类似手段如CN111023975A、CN111023976A中所述)。然而，即使如此，也仍存在图像中非车厢承载区域部分的干扰，且即便采用最为精准的截图预处理技术，也很难以预设好的矩形框区域作为车厢承载区域的图像(大多数情况下，车厢承载区域在图像中往往并不呈现为矩形)；而且，更重要的是，上述的方案严格限制了其自身的应用场景，同时加大了部署难度和成本；进一步结合现阶段大多数工业环境，严格来说，其很难具有部署到现实生产环境中的可能。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供一种快速定位图片中目标车辆车厢承载区域的方法，通过
快速定位车厢，以及快速定位车轮等目标对象(object)作为辅助，利用其与车厢承载区域的相对位置关系，在快速定位的车厢范围内精确定位所述车厢承载区域，以解决在涉及非封闭厢式货车的AI识别/预测时因其车厢承载区域图像特征不明显而无法精确识别以及甚至造成预测失准的问题。
[0005]一方面，本申请实施例提供一种快速定位图片中目标车辆车厢承载区域的方法。
[0006]上述的快速定位目标车辆车厢承载区域的方法，包括：获取包括目标车辆影像在内的图片；快速定位车厢及辅助图形对象：在所述图片中确定车厢以及车轮等辅助定位的图形对象的位置；精确定位：在车厢位置范围内，结合所述车厢位置，根据所述辅助图形对象的位置以及其与车厢承载区域的相对关系，确定所述车厢承载区域的各缘边界，进而确定所述图片中目标车辆的车厢承载区域并输出。
[0007]在上述实施例方案中的一个优选的可能设计中，所述的快速定位车厢、辅助图形对象，确定车厢、辅助图形对象在所述图片中的位置，包括：基于目标检测算法(Object Detection)，确定所述的车厢/辅助图像对象，并在所述图片中标记其位置，以边框圈出。
[0008]进一步地，在上述实施例方案中的一个更为优选的可能设计中，所述的目标检测算法，具体采用one
‑
stage算法，以进一步提高定位的速度，进而提升整体的AI识别预测效率。
[0009]在上述实施例方案中的一个优选的可能设计中，所述精确定位中的根据辅助图形对象在车厢位置范围内确定车厢承载区域的各缘边界，包括：在车厢位置范围内，利用各车轮位置确定邻近车轮一侧的车厢承载区域的长缘及长缘朝向，并根据所述长缘朝向确定车厢承载区域的短缘朝向及结合确定的长缘确定与之相连的短缘；利用车厢位置范围确定车厢承载区域的前、后缘界限；根据所述的长、短缘朝向和前、后缘界限及车厢位置范围，在车厢位置范围内确定对应另一侧的车厢承载区域长、短缘以及前、后缘。
[0010]在上述实施例方案中的一个优选的可能设计中，所述图片的目标车辆影像中，包括车尾部分；则在快速定位辅助图形对象时确定车尾尾灯的位置，以及在车厢位置范围内，利用各车轮位置确定邻近车轮一侧的车厢承载区域的长缘及长缘朝向，利用车尾尾灯位置确定车厢承载区域的短缘朝向及结合确定的长缘确定与之相连的短缘；利用车厢位置范围确定车厢承载区域的前、后缘界限；根据所述的长、短缘朝向和前、后缘界限及车厢位置范围，在车厢位置范围内确定对应另一侧的车厢承载区域长、短缘以及前、后缘。
[0011]在上述实施例方案中的一个优选的可能设计中，所述图片的目标车辆影像中，包括车尾部分；则在所述的快速定位辅助图形对象时确定车尾尾灯的位置，以及在车厢位置范围内，利用各车轮位置确定邻近车轮一侧的车厢承载区域的长缘，利用车尾尾灯位置确定车厢承载区域的短缘；利用车厢位置范围确定车厢承载区域的前、后缘界限；根据所述的长、短缘和前、后缘界限及车厢位置范围，在车厢位置范围内根据轴心对称确定对应另一侧的车厢承载区域长、短缘以及进而确定车厢承载区域的前、后缘。
[0012]在上述实施例方案中的一个优选的可能设计中，在所述的快速定位辅助图形对象时，确定车头的位置，利用车头位置排除车头位置的车轮作为后续精确定位时的辅助图形对象，以避免车型、停车时车头车轮朝向与对应车厢部位的车轮型号、外形、姿态等不同对定位结果造成不良影响。
[0013]另一方面，本申请实施例提供一种快速定位图片中目标车辆车厢承载区域的装
置。
[0014]结合第一方面，上述的快速定位目标车辆车厢承载区域的装置，包括：目标车辆影像获取单元、车厢承载区域定位单元以及定位结果输出单元；其中，所述的目标车辆影像获取单元，用于获取包括目标车辆影像在内的、用作车厢承载区域快速定位的目标图片；所述的车厢承载区域定位单元，用于接收所述目标图片，以及所述目标图片中目标车辆车厢承载区域的快速定位；所述车厢承载区域定位单元在快速定位目标图片中目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种快速定位图片中目标车辆车厢承载区域的方法，其特征在于，该方法包括：获取包括目标车辆影像在内的图片；所述图片包括：暴露的车厢承载区影像，及至少一侧的车厢车轮影像；快速定位车厢、辅助图形对象：在所述图片中确定车厢、辅助图形对象的位置；所述辅助图形对象用于辅助所述目标车辆车厢承载区域的定位；所述辅助图形对象包括车轮；精确定位所述目标车辆车厢承载区域：在车厢位置范围内，结合所述车厢位置，根据所述辅助图形对象的位置、及其与车厢承载区域的相对关系，确定所述车厢承载区域的各缘边界，进而确定所述图片中目标车辆的车厢承载区域并输出。2.根据权利要求1所述的快速定位方法，其特征在于，所述的快速定位车厢、辅助图形对象，确定车厢、辅助图形对象在所述图片中的位置，包括：基于目标检测算法确定所述的车厢/辅助图像对象，并在所述图片中标记其位置，以边框圈出。3.根据权利要求2所述的快速定位方法，其特征在于，所述的目标检测算法，包括one
‑
stage算法。4.根据权利要求1所述的快速定位方法，其特征在于，所述精确定位中的根据辅助图形对象在车厢位置范围内确定车厢承载区域的各缘边界，包括：在车厢位置范围内，利用所述车轮位置确定邻近车轮一侧的车厢承载区域的长缘及长缘朝向，并根据所述长缘朝向确定车厢承载区域的短缘朝向及结合确定的长缘确定与之相连的短缘；利用车厢位置范围确定车厢承载区域的前、后缘界限；根据所述的长、短缘朝向和前、后缘界限及车厢位置范围，在车厢位置范围内确定对应另一侧的车厢承载区域长、短缘以及前、后缘。5.根据权利要求1所述的快速定位方法，其特征在于，所述图片的目标车辆影像中，包括车尾部分；在快速定位辅助图形对象时确定车尾尾灯的位置；在车厢位置范围内，利用所述车轮位置确定邻近车轮一侧的车厢承载区域的长缘及长缘朝向；利用车尾尾灯位置确定车厢承载区域的短缘朝向，结合确定的长缘确定与之相连的短缘；利用车厢位置范围确定车厢承载区域的前、后缘界限；根据所述的长、短缘朝向和前、后缘界限及车厢位置范围，在车厢位置范围内确定对应另一侧的车厢承载区域长、短缘以及前、后缘。6.根据权利要求1所述的快速定位方法，其特征在于，所述图片的目标车辆影像中，包括车尾部分；在所述的快速定位辅助图形对象时确定车尾尾灯的位置；在车厢位置范围内，利用所述车轮位置确定邻近车轮一侧的车厢承载区域的长缘；利用车尾尾灯位置确定车厢承载区...

【专利技术属性】
技术研发人员：张驰，唐光灿，彭焯艺，
申请(专利权)人：马鞍山市瀚海云星科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：