一种车辆左右倾斜检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆左右倾斜检测方法及装置，通过级联目标检测算法，准确定位车牌位置，对车牌图片进行形态学上的处理，获得其水平信息，依据水平信息，进行车辆左右倾斜或者泊车状态的判定。可持续监测车辆泊车状态、被举升后的左右倾斜状态，并及时预警，避免人工疏忽造成的损失和隐患。工疏忽造成的损失和隐患。工疏忽造成的损失和隐患。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆左右倾斜检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及车辆倾斜检测
，特别是涉及一种适用于汽车维修店使用的，无需员工参与的车辆左右倾斜检测方法及装置。

技术介绍

[0002]汽车4S店对车辆进行维修或者保养时，往往在修车房用举升机将车辆托起，相关的维修保养操作要求被托举车辆的倾斜角度不超过5度。在员工规范泊车且举升机设备正常的情况下，车辆左右倾斜角度通常非常小，远小于5度；在员工泊车不规范或者举升机设备异常造成车辆倾斜角度较大，超过5度时，4S店员工通过目视也能及时发现并纠正。
[0003]车辆不发生倾斜，依赖于员工的规范泊车、员工对举升机的规范操作。为预防维修过程中发生车辆左右倾斜，还要求员工经常观察车辆状态。
[0004]当员工泊车不规范、操作不规范时，较容易出现车辆的左右倾斜，同时维修过程中，员工绝大部分精力都放置于维修操作上，较易疏忽对车辆状态的观察，从而导致当车辆发生左右倾斜时，无法及时觉察。
[0005]4S店为了防止被举升车辆发生左右倾斜，通常要求员工规范泊车、正确操作举升机，并时刻观察车辆情况，防止车辆倾斜情况的发生。但是，4S店员工无法时刻观察被举升车辆的左右倾斜角度，造成特殊情况下的被举升车辆左右倾斜时，该情况无法及时被察觉，可能会对车辆维修、车辆保养甚至人员安全造成隐患。
[0006]可见，现有技术中预防车辆的左右倾斜，一般依赖于员工的规范泊车以及举升机设备自身相关设置，目前暂无通用的手段或者技术来对员工的规范泊车进行检测，进而也无法有效预防车辆左右倾斜的发生。
[0007]因此，如何提供一种无需依赖人员即可以实现车辆左右倾斜检测的方法，是迫切需要本领域技术人员解决的技术问题。

技术实现思路

[0008]鉴于上述问题，本专利技术提供用于克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车辆左右倾斜检测方法及装置。该方法可以通过图像算法对4S店中车辆进行正确泊车检测。还可以通过图像算法对4S店中被举升车辆进行左右倾斜检测。
[0009]本专利技术提供了如下方案：
[0010]一种车辆左右倾斜检测方法，包括：
[0011]接收摄像头获取到的视频流；所述摄像头设置于与维修车位相对位置处；
[0012]对所述视频流进行解析并按照目标帧数截取获得若干待处理图像帧，对若干所述待处理图像帧进行处理剔除不符合要求的图像帧确定目标图像侦；
[0013]利用车辆前后部检测算法确定所述目标图像侦包含车辆的前部和/或后部图像后，截取获得仅包含所述车辆的前部和/或后部的第一截图；
[0014]利用车牌检测算法确定所述第一截图中包含车牌图片后，截取获得仅包含所述车
牌的第二截图；
[0015]获取所述第二截图包含的所述车牌的外部轮廓信息；
[0016]获取所述外部轮廓信息包含的上下轮廓线的水平信息；
[0017]根据所述水平信息进行规范泊车和/或左右倾斜判定。
[0018]优选地：所述摄像头位于所述维修车位车辆进出方向的中线位置处，所述摄像头距离停放在所述维修车位的车辆的直线距离为8
‑
14米。
[0019]优选地：所述车辆前后部检测算法包括Yolov5
‑
Small模型；
[0020]获取所述Yolov5
‑
Small模型输出的所述车辆的前部和/或后部的检测框的坐标；
[0021]根据所述车辆的前部和/或后部的检测框的坐标截取获得所述第一截图。
[0022]优选地：所述车牌检测算法包括Yolov5
‑
Large模型；
[0023]获取所述Yolov5
‑
Large模型输出的所述第一截图中包含的所述车牌的检测框的坐标；
[0024]根据所述车牌的检测框的坐标截取获得所述第二截图。
[0025]优选地：对所述第二截图进行形态学处理后获取所述第二截图包含的所述车牌的外部轮廓信息；所述形态学处理包括缩放、腐蚀、膨胀、轮廓检测、拐点检测、拐点归类以及拐角点定位。
[0026]优选地：所述缩放包括将所述第二截图缩放到统一的尺寸；
[0027]所述轮廓检测包括cv2.Canny()函数；
[0028]所述拐点检测包括cv2.cornerHarris()函数。
[0029]优选地：所述拐点归类包括：
[0030]统计所有拐点的横纵坐标，获得最小横坐标x
min
、最大横坐标x
max
、最小纵坐标y
min
、最大纵坐标y
max
；
[0031]挑选拐点，使得拐点横纵坐标(x,y)满足下式：
[0032]{(x,y)|x≤x
min
+α or x≥x
max
‑
α or y≤y
min
+β or y≥y
max
‑
β}
[0033]式中：α为横坐标像素阈值，β为纵坐标像素阈值。
[0034]优选地：所述拐角点定位包括确定所述外部轮廓信息包含的左上角、右上角、左下角、右下角四个顶点的横纵坐标；所述左上角的顶点与所述右上角的顶点连线用于形成上轮廓线，所述左下角的顶点与所述右下角的顶点连线用于形成下轮廓线。
[0035]优选地：所述水平信息包括所述上轮廓线的第一斜率以及所述下轮廓线的第二斜率；
[0036]根据所述第一斜率以及所述第二斜率与斜率阈值的关系进行规范泊车和/或左右倾斜判定。
[0037]一种车辆左右倾斜检测装置，包括：
[0038]视频流接收单元，用于接收摄像头获取到的视频流；所述摄像头设置于与维修车位相对位置处；
[0039]图像侦处理单元，用于对所述视频流进行解析并按照目标帧数截取获得若干待处理图像帧，对若干所述待处理图像帧进行处理剔除不符合要求的图像帧确定目标图像侦；
[0040]第一截图获取单元，用于利用车辆前后部检测算法确定所述目标图像侦包含车辆的前部和/或后部图像后，截取获得仅包含所述车辆的前部和/或后部的第一截图；
[0041]第二截图获取单元，用于利用车牌检测算法确定所述第一截图中包含车牌图片后，截取获得仅包含所述车牌的第二截图；
[0042]外部轮廓信息获取单元，用于获取所述第二截图包含的所述车牌的外部轮廓信息；
[0043]水平信息获取单元，用于获取所述外部轮廓信息包含的上下轮廓线的水平信息；
[0044]判定单元，用于根据所述水平信息进行规范泊车和/或左右倾斜判定。
[0045]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0046]本申请实施例提供的一种车辆左右倾斜检测方法及装置，通过级联目标检测算法，准确定位车牌位置，对车牌图片进行形态学上的处理，获得其水平信息，依据水平信息，进行车辆左右倾斜或者泊车状态的判定。可持续监测车辆泊车状本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆左右倾斜检测方法，其特征在于，包括：接收摄像头获取到的视频流；所述摄像头设置于与维修车位相对位置处；对所述视频流进行解析并按照目标帧数截取获得若干待处理图像帧，对若干所述待处理图像帧进行处理剔除不符合要求的图像帧确定目标图像侦；利用车辆前后部检测算法确定所述目标图像侦包含车辆的前部和/或后部图像后，截取获得仅包含所述车辆的前部和/或后部的第一截图；利用车牌检测算法确定所述第一截图中包含车牌图片后，截取获得仅包含所述车牌的第二截图；获取所述第二截图包含的所述车牌的外部轮廓信息；获取所述外部轮廓信息包含的上下轮廓线的水平信息；根据所述水平信息进行规范泊车和/或左右倾斜判定。2.根据权利要求1所述的车辆左右倾斜检测方法，其特征在于，所述摄像头位于所述维修车位车辆进出方向的中线位置处，所述摄像头距离停放在所述维修车位的车辆的直线距离为8
‑
14米。3.根据权利要求1所述的车辆左右倾斜检测方法，其特征在于，所述车辆前后部检测算法包括Yolov5
‑
Small模型；获取所述Yolov5
‑
Small模型输出的所述车辆的前部和/或后部的检测框的坐标；根据所述车辆的前部和/或后部的检测框的坐标截取获得所述第一截图。4.根据权利要求1所述的车辆左右倾斜检测方法，其特征在于，所述车牌检测算法包括Yolov5
‑
Large模型；获取所述Yolov5
‑
Large模型输出的所述第一截图中包含的所述车牌的检测框的坐标；根据所述车牌的检测框的坐标截取获得所述第二截图。5.根据权利要求1所述的车辆左右倾斜检测方法，其特征在于，对所述第二截图进行形态学处理后获取所述第二截图包含的所述车牌的外部轮廓信息；所述形态学处理包括缩放、腐蚀、膨胀、轮廓检测、拐点检测、拐点归类以及拐角点定位。6.根据权利要求5所述的车辆左右倾斜检测方法，其特征在于，所述缩放包括将所述第二截图缩放到统一的尺寸；所述轮廓检测包括cv2.Canny()函数；所述拐点检测包括cv2.cornerHarris()函数。7.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，邓博文，罗凡程，李小兰，牟骏杰，杨宏辉，刘欣宇，
申请(专利权)人：中国兵器装备集团自动化研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：