【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及相機(jī)標(biāo)定，具體涉及一種基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法和裝置。
技術(shù)介紹
1、隨著道路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，超限車輛的數(shù)量和危害也日益增加，給道路安全和設(shè)施維護(hù)帶來了嚴(yán)重的問題。因此，對超限車輛進(jìn)行有效的監(jiān)測和管理是非常必要的。目前，常用的超限檢測方法主要有以下幾種：
2、1）依靠人工測量和檢查；這種方法效率低、準(zhǔn)確性差且容易出現(xiàn)誤判；
3、2）基于激光掃描儀的方法；該方法通過在道路兩側(cè)設(shè)置激光掃描儀，掃描通過車輛的輪廓，并與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較，判斷是否超限。此方法的缺點(diǎn)是設(shè)備成本高，精度受到激光束發(fā)散和遮擋等因素的影響；
4、3）基于單目攝像頭的方法；該方法通過在道路上設(shè)置單目攝像頭，采集通過車輛的圖像，并利用圖像處理技術(shù)，估計(jì)車輛的尺寸，并與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較，判斷是否超限，此方法的缺點(diǎn)是檢測精度低，非標(biāo)準(zhǔn)車輛易檢測錯(cuò)誤等因素的影響。
5、因此，提供一種基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法和裝置，以期提高車輛超限檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性，就成為本領(lǐng)域技術(shù)人員亟待解決的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為此，本專利技術(shù)實(shí)施例提供一種基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法和裝置，以期提高車輛超限檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)實(shí)施例提供如下技術(shù)方案：
3、本專利技術(shù)還提供一種基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，所述方法包括：
4、獲取目標(biāo)車輛的雙目圖像，所述雙目圖像包括左圖和右圖；
5、生成
6、以所述障礙物矩形框作為種子點(diǎn)，在所述視差圖上進(jìn)行聚類生長，以得到障礙物邊界；
7、基于立體匹配算法計(jì)算所述障礙物邊界的三維信息；
8、根據(jù)所述三維坐標(biāo)得到所述目標(biāo)車輛的超限檢測結(jié)果。
9、在一些實(shí)施例中，在所述左圖中生成的障礙物矩形框，具體包括：
10、將所述左圖輸入預(yù)先訓(xùn)練的識別模型，以得到所述障礙物矩形框；
11、其中，所述識別模型是利用雙目圖像樣本基于預(yù)先搭建的yolox模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的。
12、在一些實(shí)施例中，利用雙目圖像樣本訓(xùn)練得到所述識別模型，具體包括：
13、初始化yolox模型；
14、利用雙目圖像樣本對初始化后的yolox模型進(jìn)行訓(xùn)練，直到模型參數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)的優(yōu)化目標(biāo)為止，以得到所述識別模型。
15、在一些實(shí)施例中，得到所述識別模型，之后還包括：
16、使用測試數(shù)據(jù)集對所述識別模型進(jìn)行測試，以得到測試結(jié)果；
17、根據(jù)所述測試結(jié)果對所述識別模型進(jìn)行優(yōu)化。
18、在一些實(shí)施例中，以所述障礙物矩形框作為種子點(diǎn)，在所述視差圖上進(jìn)行聚類生長，以得到障礙物邊界，具體包括：
19、在所述障礙物矩形框內(nèi)隨機(jī)選擇一個(gè)未被訪問過的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為種子點(diǎn)，找到以所述種子點(diǎn)為中心，預(yù)設(shè)鄰域半徑內(nèi)的所有點(diǎn)；
20、如果該種子點(diǎn)的鄰域內(nèi)至少有預(yù)設(shè)參數(shù)個(gè)點(diǎn)，則將該種子點(diǎn)和鄰域內(nèi)的所有點(diǎn)標(biāo)記為核心點(diǎn)，并將核心點(diǎn)加入一個(gè)新的簇中；
21、如果該種子點(diǎn)被標(biāo)記為核心點(diǎn)，則以該種子點(diǎn)為起點(diǎn)，繼續(xù)找到預(yù)設(shè)鄰域半徑內(nèi)的所有點(diǎn)，并將所有點(diǎn)加入該簇中；
22、遍歷所述障礙物矩形框中的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，直到所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都被訪問過，將所有被標(biāo)記為簇的點(diǎn)聚類在一起，形成聚類結(jié)果。
23、在一些實(shí)施例中，在所述障礙物矩形框內(nèi)隨機(jī)選擇一個(gè)未被訪問過的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為種子點(diǎn)，找到以所述種子點(diǎn)為中心，預(yù)設(shè)鄰域半徑內(nèi)的所有點(diǎn)，之后還包括：
24、如果所述種子點(diǎn)的鄰域內(nèi)的點(diǎn)數(shù)少于預(yù)設(shè)參數(shù)個(gè)點(diǎn)，則將該種子點(diǎn)標(biāo)記為噪聲點(diǎn)。
25、本專利技術(shù)還提供一種基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測裝置，所述裝置包括：
26、圖像獲取單元，用于獲取目標(biāo)車輛的雙目圖像，所述雙目圖像包括左圖和右圖；
27、圖像處理單元，英語生成所述雙目圖像的視差圖，并在所述左圖中生成的障礙物矩形框；
28、聚類處理單元，用于以所述障礙物矩形框作為種子點(diǎn)，在所述視差圖上進(jìn)行聚類生長，以得到障礙物邊界；
29、信息生成單元，用于基于立體匹配算法計(jì)算所述障礙物邊界的三維信息；
30、結(jié)果生成單元，用于根據(jù)所述三維坐標(biāo)得到所述目標(biāo)車輛的超限檢測結(jié)果。
31、本專利技術(shù)還提供一種智能終端，所述智能終端包括：數(shù)據(jù)采集裝置、處理器和存儲(chǔ)器；
32、所述數(shù)據(jù)采集裝置用于采集數(shù)據(jù)；所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序指令；所述處理器，用于執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)程序指令，用以執(zhí)行如上所述的方法。
33、本專利技術(shù)還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中包含一個(gè)或多個(gè)程序指令，所述一個(gè)或多個(gè)程序指令用于執(zhí)行如上所述的方法。
34、本專利技術(shù)還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述方法的步驟。
35、本專利技術(shù)所提供的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法和裝置，通過獲取目標(biāo)車輛的雙目圖像，所述雙目圖像包括左圖和右圖；生成所述雙目圖像的視差圖，并在所述左圖中生成的障礙物矩形框；以所述障礙物矩形框作為種子點(diǎn)，在所述視差圖上進(jìn)行聚類生長，以得到障礙物邊界；基于立體匹配算法計(jì)算所述障礙物邊界的三維信息；根據(jù)所述三維坐標(biāo)得到所述目標(biāo)車輛的超限檢測結(jié)果。這樣，該方法利用深度學(xué)習(xí)對雙目中的單一攝像頭進(jìn)行目標(biāo)車輛的初提取，作為種子點(diǎn)，然后在雙目視差圖上進(jìn)行聚類生長，進(jìn)一步提取準(zhǔn)確的車輛邊界，再利用雙目的立體匹配特性，計(jì)算準(zhǔn)確的三維信息，進(jìn)而判斷車輛是否超限。通過視差圖聚類可以實(shí)現(xiàn)對載貨的貨車或車頂上放置異物的車輛進(jìn)行聚類，提取的邊界不受車輛類型影響，從而提高了車輛超限檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。
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1.一種基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，在所述左圖中生成的障礙物矩形框，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，利用雙目圖像樣本訓(xùn)練得到所述識別模型，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，得到所述識別模型，之后還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，以所述障礙物矩形框作為種子點(diǎn)，在所述視差圖上進(jìn)行聚類生長，以得到障礙物邊界，具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，在所述障礙物矩形框內(nèi)隨機(jī)選擇一個(gè)未被訪問過的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為種子點(diǎn)，找到以所述種子點(diǎn)為中心，預(yù)設(shè)鄰域半徑內(nèi)的所有點(diǎn)，之后還包括：
7.一種基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.一種智能終端，其特征在于，所述智能終端包括：數(shù)據(jù)采集裝置、處理器和存儲(chǔ)器；p>
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中包含一個(gè)或多個(gè)程序指令，所述一個(gè)或多個(gè)程序指令用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法。
10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，在所述左圖中生成的障礙物矩形框，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，利用雙目圖像樣本訓(xùn)練得到所述識別模型，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，得到所述識別模型，之后還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目攝像頭的路側(cè)超限檢測方法，其特征在于，以所述障礙物矩形框作為種子點(diǎn)，在所述視差圖上進(jìn)行聚類生長，以得到障礙物邊界，具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉永才，夏丹，孟然，高彤，周浩，劉霆鋒，
申請(專利權(quán))人：北京中科慧眼科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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