【技術實現步驟摘要】
本申請涉及計算機，具體涉及定位技術和自動駕駛等，特別涉及一種車輛識別的方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、點云鳥瞰(bird's-eye-view,bev)模型，例如，bev目標檢測模型是自動駕駛領域中的一項關鍵技術。自動駕駛系統在進行精確的路徑規劃和避障決策時，可以通過激光雷達(lidar)收集的行駛環境中的三維點云數據，利用點云鳥瞰感知模型將其轉換為車輛上方的二維平面視圖，即bev視角的圖像，進而可以對bev視角的圖像進行目標檢測、分類和跟蹤等處理，以識別出環境中的車輛、行人、及建筑等目標障礙物。
2、目前，相關技術中基于點云bev模型的識別方案，受限于模型輸出格式，無法準確地識別出車頭和車身是非剛性連接的車輛，對這類的目標對象的感知效果不佳，可能會導致自動駕駛車輛行駛的決策不準確，從而無法保障自動駕駛車輛行駛的安全性。
技術實現思路
1、本申請提供了一種車輛識別的方法、裝置、設備及介質，可以解決了自動駕駛車輛識別行駛環境中的兩段式車輛的準確度不佳的問題，所述技術方案如下：
2、第一方面，提供了一種車輛識別的方法，所述方法包括：
3、獲取指定區域的鳥瞰圖像的對象檢測框、以及點云信息，所述對像檢測框包括第一檢測框和第二檢測框；所述第一檢測框不具有與其他檢測框的重疊區域，所述第二檢測框具有與其他檢測框的重疊區域；
4、在所述對象檢測框為第一檢測框的情況下，基于自車的位置信息、所述點云信息和所述第一檢測框的位置信息，利用第一識別策略
5、在所述對象檢測框為第二檢測框的情況下，基于所述第二檢測框的類別信息、位置信息和朝向信息、以及與所述第二檢測框重疊的檢測框的類別信息、位置信息和朝向信息，利用第二識別策略，對所述第二檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第二識別結果；
6、基于所述第一識別結果，和/或，第二識別結果，獲得目標車輛的識別結果。
7、在一種可能的實現方式中，所述基于自車的位置信息、所述點云信息和所述第一檢測框的位置信息，利用第一識別策略，對所述第一檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第一識別結果，包括：
8、獲取所述自車的位置信息和所述第一檢測框的位置信息；
9、基于所述自車的位置信息、所述點云信息和所述第一檢測框的位置信息，利用預設的擬合算法，確定與所述自車的距離滿足預設距離條件的擬合直線；
10、對所述擬合直線和所述第一檢測框進行匹配處理；
11、基于預設的匹配條件和所述匹配處理的結果，對所述第一檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得所述第一識別結果。
12、在一種可能的實現方式中，所述基于自車的位置信息、所述點云信息和所述第一檢測框的位置信息，利用預設的擬合算法，確定與所述自車的距離滿足預設距離條件的擬合直線，包括：
13、基于自車的位置信息和所述第一檢測框的位置信息，確定與所述自車的距離滿足預設距離條件的第一檢測框的邊線；
14、基于預設的擴展比例、所述點云信息和所述邊線，確定所述邊線的擴展區域中的點云信息；
15、利用預設的采樣算法，對所述擴展區域的點云信息進行采樣處理，以獲得采樣處理后的點云信息；
16、對所述采樣處理后的點云信息進行擬合處理，以獲得所述擬合直線。
17、在一種可能的實現方式中，所述基于所述第二檢測框的類別信息、位置信息和朝向信息、以及與所述第二檢測框重疊的檢測框的類別信息、位置信息和朝向信息，利用第二識別策略，對所述第二檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第二識別結果，包括：
18、獲取所述第二檢測框的類別信息和朝向信息、以及與所述第二檢測框重疊的檢測框的類別信息和朝向信息；
19、響應于所述第二檢測框的類別信息和與所述第二檢測框重疊的檢測框的類別信息均為車輛，確定重疊區域的重疊面積；
20、基于所述第二檢測框的朝向信息、以及與所述第二檢測框重疊的檢測框的朝向信息，確定所述第二檢測框和與所述第二檢測框重疊的檢測框的朝向夾角；
21、基于預設的面積條件、預設的角度條件、所述重疊面積和所述朝向夾角，對所述第二檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第二識別結果。
22、在一種可能的實現方式中，所述基于預設的面積條件、預設的角度條件、所述重疊面積和所述朝向夾角，對所述第二檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第二識別結果，包括：
23、響應于所述重疊面積滿足所述預設的面積條件、且所述朝向夾角滿足所述預設的角度條件，確定所述第二檢測框的檢測對象為候選目標車輛；
24、將所述第二檢測框的檢測對象為候選目標車輛作為第二識別結果。
25、在一種可能的實現方式中，所述鳥瞰圖像的對象檢測框包括連續多幀的對象檢測框，所述基于所述第一識別結果，和/或，第二識別結果，獲得目標車輛的識別結果，還包括：
26、獲取所述第一識別結果，和/或，所述第二識別結果對應的至少兩幀的對象檢測框的朝向信息；
27、基于所述至少兩幀的對象檢測框的朝向信息，計算所述對象檢測框的角速度；
28、響應于所述角速度滿足預設的角速度條件，基于至少兩幀中任一幀的對象檢測框的前邊線的速度和后邊線的速度，確定所述對象檢測框的旋轉中心點；
29、基于所述對象檢測框的位置信息和所述旋轉中心點，獲得所述對象檢測框的第一轉彎半徑；
30、基于預設的轉角閾值、預設的比例系數和所述對象檢測框的尺寸信息，獲得所述對象檢測框的第二轉彎半徑；
31、基于預設的關聯條件、所述第一轉彎半徑和所述第二轉彎半徑，對所述對象檢測框中的檢測對象進行識別處理，以獲得目標車輛的識別結果。
32、在一種可能的實現方式中，所述基于所述第一識別結果，和/或，第二識別結果，獲得目標車輛的識別結果，還包括：
33、對預設時間段內的每幀的所述第一識別結果，和/或，所述第二識別結果進行累加處理，得到累加值；
34、響應于所述累加值達到預設的次數閾值，將所述第一識別結果，和/或，第二識別結果作為目標車輛的識別結果。
35、第二方面，提供了一種車輛識別的裝置，所述裝置包括：
36、第一獲取單元，用于獲取指定區域的鳥瞰圖像的對象檢測框、以及點云信息，所述對像檢測框包括第一檢測框和第二檢測框；所述第一檢測框不具有與其他檢測框的重疊區域，所述第二檢測框具有與其他檢測框的重疊區域；
37、第一識別單元，用于在所述對象檢測框為第一檢測框的情況下，基于自車的位置信息、所述點云信息和所述第一檢測框的位置信息，利用第一識別策略，對所述第一檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第一識別結果；
38、第二識別單元，用于在所述對象檢測框為第二檢測框的情況下，基于所述第二檢測框的類別信息、位置信息和朝向信本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種車輛識別的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于自車的位置信息、所述點云信息和所述第一檢測框的位置信息，利用第一識別策略，對所述第一檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第一識別結果，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于自車的位置信息、所述點云信息和所述第一檢測框的位置信息，利用預設的擬合算法，確定與所述自車的距離滿足預設距離條件的擬合直線，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二檢測框的類別信息、位置信息和朝向信息、以及與所述第二檢測框重疊的檢測框的類別信息、位置信息和朝向信息，利用第二識別策略，對所述第二檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第二識別結果，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于預設的面積條件、預設的角度條件、所述重疊面積和所述朝向夾角，對所述第二檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第二識別結果，包括：
6.根據權利要求1至5中的任一項所述的方法，其特征在于，所述鳥瞰圖像的對象檢測框包括
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一識別結果，和/或，第二識別結果，獲得目標車輛的識別結果，還包括：
8.一種車輛識別的裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種電子設備，包括：
10.一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機指令用于使所述計算機執行根據權利要求1-7中任一項所述的方法。
11.一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現根據權利要求1-7中任一項所述的方法。
12.一種自動駕駛車輛，包括如權利要求9所述的電子設備。
...【技術特征摘要】
1.一種車輛識別的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于自車的位置信息、所述點云信息和所述第一檢測框的位置信息，利用第一識別策略，對所述第一檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第一識別結果，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于自車的位置信息、所述點云信息和所述第一檢測框的位置信息，利用預設的擬合算法，確定與所述自車的距離滿足預設距離條件的擬合直線，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二檢測框的類別信息、位置信息和朝向信息、以及與所述第二檢測框重疊的檢測框的類別信息、位置信息和朝向信息，利用第二識別策略，對所述第二檢測框的檢測對象進行識別處理，以獲得第二識別結果，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于預設的面積條件、預設的角度條件、所述重疊面積和所述朝向夾角，對所述第二...
【專利技術屬性】
技術研發人員：譚益農，
申請(專利權)人：九識蘇州智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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