车辆速度测量方法、装置和系统、存储介质与流程

1.本公开涉及人工智能领域，特别涉及一种车辆速度测量方法、装置和系统、存储介质。


背景技术：

2.相关技术的高速测试大多使用红外线测速仪、或线圈测线仪。其原理就是根据车长和车穿过红外线或线圈的时间求平均速度得出来的，相关技术也有用雷达和超声波的，原理都大同小异，都是通过发射一种射线或声波求平均速度。


技术实现要素：

3.相关技术高速测试方法虽然很普遍，但是红外线雷达和超声波雷达成本较高；而在使用线圈测试方式，地面施工工作量较大，路面变化需要大量维护工作。
4.鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种车辆速度测量方法、装置和系统、存储介质，采用拍照方式进行车辆速度测量，降低了维护成本。
5.根据本公开的一个方面，提供一种车辆速度测量方法，包括：
6.指示第一图像采集装置获取行驶中已知车速车辆的图像；
7.根据已知车速、第一图像采集装置的曝光时间、已知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度，确定速度换算系数；
8.指示第二图像采集装置获取未知车速车辆的图像；
9.将未知车速车辆的图像输入拖尾长度识别模型，确定未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度；
10.根据速度换算系数、未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度、第二图像采集装置的曝光时间，确定未知车速车辆的车速。
11.在本公开的一些实施例中，所述车辆速度测量方法还包括：
12.对已知车速车辆的图像进行标注，得到标注数据；
13.将标注数据作为训练数据训练确定拖尾长度识别模型。
14.在本公开的一些实施例中，所述标注数据包括已知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度、已知车速车辆的图像中车辆关键部位、每一车辆关键部位的灯光光柱长度、拖尾长度和置信度。
15.在本公开的一些实施例中，所述对已知车速车辆的图像进行标注，得到标注数据包括：
16.标注已知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度；
17.标注已知车速车辆的图像中的车辆关键部位；
18.标注每一车辆关键部位的拖尾、拖尾置信度和拖尾长度。
19.在本公开的一些实施例中，所述车辆关键部位包括车灯、倒车镜、车窗玻璃和车辆本体中的至少一项。
20.在本公开的一些实施例中，所述将未知车速车辆的图像输入拖尾长度识别模型，确定未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度包括：
21.将未知车速车辆的图像输入拖尾长度识别模型，确定未知车速车辆的图像的车辆关键部位、每一车辆关键部位的拖尾边框和每一车辆关键部位的置信度；
22.根据置信度最高的车辆关键部位的拖尾边框，确定置信度最高的车辆关键部位的拖尾长度；
23.将置信度最高的车辆关键部位的拖尾长度作为未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度。
24.在本公开的一些实施例中，所述车辆速度测量方法还包括：
25.判断未知车速车辆的车速是否大于当前路段限速；
26.在未知车速车辆的车速大于当前路段限速的情况下，判定未知车速车辆超速。
27.根据本公开的另一方面，提供一种车辆速度测量装置，包括：
28.第一图像获取模块，用于指示第一图像采集装置获取行驶中已知车速车辆的图像；
29.换算系数获取模块，用于根据已知车速、第一图像采集装置的曝光时间、已知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度，确定速度换算系数；
30.第二图像获取模块，用于指示第二图像采集装置获取未知车速车辆的图像；
31.拖尾长度确定模块，用于将未知车速车辆的图像输入拖尾长度识别模型，确定未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度；
32.车速确定模块，用于根据速度换算系数、未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度、第二图像采集装置的曝光时间，确定未知车速车辆的车速。
33.在本公开的一些实施例中，所述车辆速度测量装置用于执行实现如上述任一实施例所述的车辆速度测量方法的操作。
34.根据本公开的另一方面，提供一种车辆速度测量装置，包括：
35.存储器，用于存储指令；
36.处理器，用于执行所述指令，使得所述车辆速度测量装置执行实现如上述任一实施例所述的车辆速度测量的操作。
37.根据本公开的另一方面，提供一种车辆速度测量系统，包括第一图像采集装置、第二图像采集装置和如上述任一实施例所述的车辆速度测量装置。
38.根据本公开的另一方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，其中，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的车辆速度测量。
39.本公开采用拍照方式进行车辆速度测量，降低了维护成本。
附图说明
40.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1为本公开车辆速度测量方法一些实施例的示意图。
42.图2为本公开车辆速度测量方法另一些实施例的示意图。
43.图3为本公开一些实施例中行驶中车辆的图像的示意图。
44.图4为本公开车辆速度测量装置一些实施例的示意图。
45.图5为本公开车辆速度测量装置另一些实施例的示意图。
46.图6为本公开车辆速度测量装置又一些实施例的结构示意图。
47.图7为本公开车辆速度测量系统一些实施例的示意图。
具体实施方式
48.下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
49.除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
50.同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
51.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
52.在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
53.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
54.发明人通过研究发现：在使用线圈测试方式，地面施工工作量较大，路面变化需要大量维护工作；而使用超声波或红外线雷达测速的方式硬件成本较高，并且对于复杂环境会导致的超声波或红外线的测速准确性降低；并且采用红外线雷达、超声波雷达、线圈测试的方式，无法与违章拍照等其它拍照共用，造成了成本浪费。
55.图1为本公开车辆速度测量方法一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开车辆速度测量装置或本公开车辆速度测量系统执行。如图1所示，该方法可以包括步骤10-步骤50中的至少一个步骤，其中：
56.步骤10，指示第一图像采集装置获取行驶中已知车速车辆的图像。
57.步骤20，根据已知车速v、第一图像采集装置的曝光时间t、已知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度c，确定速度换算系数α。
58.步骤30，指示第二图像采集装置获取未知车速车辆的图像。
59.步骤40，将未知车速车辆的图像输入拖尾长度识别模型，确定未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度。
60.在本公开的一些实施例中，拖尾是指照相机在拍摄高速移动下的物体，由于物体的位移在相片中留下的影子。
61.步骤50，根据速度换算系数、未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度、第二图像采集装置的曝光时间，确定未知车速车辆的车速。
62.图2为本公开车辆速度测量方法另一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开车辆速度测量装置或本公开车辆速度测量系统执行。如图2所示，该方法可以包括步骤10-步骤70中的至少一个步骤，其中：
63.步骤10，指示第一图像采集装置获取行驶中已知车速车辆的图像。
64.在本公开的一些实施例中，第一图像采集装置可以为实验用图像采集装置，例如摄像机、照相机、高清录像机和摄像头等。
65.步骤20，根据已知车速v、第一图像采集装置的曝光时间t、已知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度c，确定速度换算系数α。
66.在本公开的一些实施例中，图1或图2实施例中的步骤20可以包括：根据公式(1)确定速度换算系数α。
[0067][0068]
步骤21，对已知车速车辆的图像进行标注，得到标注数据。
[0069]
在本公开的一些实施例中，所述标注数据可以包括已知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度、已知车速车辆的图像中车辆关键部位、每一车辆关键部位的灯光光柱长度、拖尾长度和置信度等。
[0070]
在本公开的一些实施例中，拖尾的置信度为可以拖尾的清晰度，需要多人进行mos(mean opinion score，平均主观意见分)打分获得。
[0071]
在本公开的一些实施例中，拖尾可以为车辆关键部位的灯光光柱。
[0072]
在本公开的一些实施例中，一个车辆关键部位的拖尾长度等于该车辆关键部位的灯光光柱长度。
[0073]
在本公开的一些实施例中，所述车辆关键部位可以包括车灯、倒车镜、车窗玻璃和车辆本体等中的至少一项。
[0074]
在本公开的一些实施例中，步骤21可以包括步骤211-步骤212中的至少一项，其中：
[0075]
步骤211，标注已知车速车辆的图像中的车辆关键部位。
[0076]
图3为本公开一些实施例中行驶中车辆的图像的示意图。如图3所示，车辆图像中方框1内的部分为车辆关键部位。
[0077]
步骤212，标注每一车辆关键部位的拖尾、拖尾置信度和拖尾长度。
[0078]
在本公开的一些实施例中，所述每一车辆关键部位的拖尾为每一车辆关键部位的车辆灯光光柱拖尾。
[0079]
在本公开的一些实施例中，如图3所示，车辆图像中方框2内的部分为车辆关键部位的拖尾；拖尾长度3为车辆图像中方框2的对角线。
[0080]
步骤22，将标注数据作为训练数据训练确定拖尾长度识别模型。
[0081]
在本公开的一些实施例中，步骤22可以包括步骤221-步骤223中的至少一项，其中：
[0082]
步骤221，拖尾长度识别模型使用yolo(you only look once，一次观测，一种图像
识别算法)算法对拖尾及关键部位进行检测；检测到物体(关键部位及关键部位拖尾)后，进行物体识别，并对拖尾(左上坐标：(x,y),右下坐标(x
′
,y
′
))及关键部位进行置信度输；拖尾检测后处理对拖尾框进行扩展处理(左上坐标：(x λ,y λ)，右下坐标:(x-λ,y-λ))出。
[0083]
步骤222，对扩展后的图片进行光柱检测，如果扩展后的图片的检测结果与原结果的ciou(complete-iou，完整交并比)iou(intersection over union)；如果1.02《ciou《0.98则重复步骤221。
[0084]
步骤223，如果步骤223完成，则分别对拖尾框进行缩小处理即(左上：(x-λ,y-λ)，右下:(x λ,y λ))，并重复步骤223，直到找到得到最终的最优拖尾框。
[0085]
步骤30，指示第二图像采集装置获取未知车速车辆的图像。
[0086]
在本公开的一些实施例中，第二图像采集装置可以为已部署的图像采集装置，例如已部署的路面监控、违章拍摄用的摄像机、照相机、高清录像机和摄像头等。
[0087]
在本公开的一些实施例中，第二图像采集装置的曝光时间可以与第一图像采集装置的曝光时间相同。
[0088]
在本公开的一些实施例中，第二图像采集装置可以与第一图像采集装置相同。
[0089]
步骤40，将未知车速车辆的图像输入拖尾长度识别模型，确定未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度。
[0090]
在本公开的一些实施例中，步骤40可以包括：通过已经训练好的拖尾识别模型对照片(未知车速车辆的图像)内拖尾进行识别，并计算其拖尾长度。
[0091]
在本公开的一些实施例中，图1或图2实施例的步骤40可以包括步骤401-步骤403中的至少一项，其中：
[0092]
步骤401，将未知车速车辆的图像输入拖尾长度识别模型，确定未知车速车辆的图像的车辆关键部位、每一车辆关键部位的拖尾边框和每一车辆关键部位的置信度。
[0093]
步骤402，根据置信度最高的车辆关键部位的拖尾边框，确定置信度最高的车辆关键部位的拖尾长度。
[0094]
步骤403，将置信度最高的车辆关键部位的拖尾长度作为未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度ci。
[0095]
步骤50，根据速度换算系数、未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度ci、第二图像采集装置的曝光时间ti，确定未知车速车辆的车速vi。
[0096]
在本公开的一些实施例中，图1或图2实施例中的步骤50可以包括：根据公式(2)确定未知车速车辆的车速vi。
[0097][0098]
步骤60，判断未知车速车辆的车速是否大于当前路段限速。
[0099]
步骤70，在未知车速车辆的车速大于当前路段限速的情况下，判定未知车速车辆超速。
[0100]
基于本公开上述实施例提供的车辆速度测量方法，可以通过延迟照相的方式，对快速移动的车辆进行拍摄，通过车辆关键部位(关键部位包括但不限于车灯、倒车镜、车窗玻璃、车辆本身等)及车辆灯光光柱拖尾进行识别。本公开上述实施例可以通过已经训练好的拖尾识别模型对照片内拖尾进行识别，并计算其拖尾长度。本公开上述实施例可以通过
识别拖尾长度结果计算出车辆的速度并进行是否超速判定。
[0101]
本公开上述实施例提供的方法通过拍照的方式进行，无需过多维护成本。本公开上述实施例提供的图像采集装置可以与违章拍照等其他拍照共用，不会造成成本浪费。
[0102]
本公开上述实施例由于照片对环境要求较低，只要照片拍照足够清晰则可以对车速进行判断，而现在已经部署的高清录像机完全满足清晰度要求。
[0103]
图4为本公开车辆速度测量装置一些实施例的示意图。如图4所示，本公开车辆速度测量装置可以包括第一图像获取模块41、换算系数获取模块42、第二图像获取模块43、拖尾长度确定模块44和车速确定模块45，其中：
[0104]
第一图像获取模块41，用于指示第一图像采集装置获取行驶中已知车速车辆的图像。
[0105]
换算系数获取模块42，用于根据已知车速、第一图像采集装置的曝光时间、已知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度，确定速度换算系数。
[0106]
第二图像获取模块43，用于指示第二图像采集装置获取未知车速车辆的图像。
[0107]
拖尾长度确定模块44，用于将未知车速车辆的图像输入拖尾长度识别模型，确定未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度。
[0108]
车速确定模块45，用于根据速度换算系数、未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度、第二图像采集装置的曝光时间，确定未知车速车辆的车速。
[0109]
图5为本公开车辆速度测量装置另一些实施例的示意图。与图4实施例相比，图5实施例中，本公开车辆速度测量装置可以包括标注模块46和训练模块47，其中：
[0110]
标注模块46，用于对已知车速车辆的图像进行标注，得到标注数据。
[0111]
在本公开的一些实施例中，所述标注数据可以包括已知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度、已知车速车辆的图像中车辆关键部位、每一车辆关键部位的灯光光柱长度、拖尾长度和置信度等。
[0112]
在本公开的一些实施例中，拖尾的置信度为可以拖尾的清晰度，需要多人进行mos(mean opinion score，平均主观意见分)打分获得。
[0113]
在本公开的一些实施例中，拖尾可以为车辆关键部位的灯光光柱。
[0114]
在本公开的一些实施例中，一个车辆关键部位的拖尾长度等于该车辆关键部位的灯光光柱长度。
[0115]
在本公开的一些实施例中，所述车辆关键部位可以包括车灯、倒车镜、车窗玻璃和车辆本体等中的至少一项。
[0116]
在本公开的一些实施例中，标注模块46可以用于标注已知车速车辆的图像中的车辆关键部位；标注每一车辆关键部位的拖尾、拖尾置信度和拖尾长度。
[0117]
训练模块47，用于将标注数据作为训练数据训练确定拖尾长度识别模型。
[0118]
在本公开的一些实施例中，拖尾长度确定模块44可以用于将未知车速车辆的图像输入拖尾长度识别模型，确定未知车速车辆的图像的车辆关键部位、每一车辆关键部位的拖尾边框和每一车辆关键部位的置信度；根据置信度最高的车辆关键部位的拖尾边框，确定置信度最高的车辆关键部位的拖尾长度；将置信度最高的车辆关键部位的拖尾长度作为未知车速车辆的图像中的车辆拖尾长度。
[0119]
在本公开的一些实施例中，如图5所示，所述车辆速度测量装置可以包括限速模块
48，其中：
[0120]
限速模块48，用于判断未知车速车辆的车速是否大于当前路段限速；在未知车速车辆的车速大于当前路段限速的情况下，判定未知车速车辆超速。
[0121]
在本公开的一些实施例中，所述车辆速度测量装置用于执行实现如上述任一实施例(例如图1-图3任一实施例)所述的车辆速度测量方法的操作。
[0122]
图6为本公开车辆速度测量装置又一些实施例的结构示意图。如图6所示，计算机装置包括存储器61和处理器62。
[0123]
存储器61用于存储指令，处理器62耦合到存储器61，处理器62被配置为基于存储器存储的指令执行实现上述实施例(例如图1-图3任一实施例)所述的车辆速度测量方法。
[0124]
如图6所示，该计算机装置还包括通信接口63，用于与其它设备进行信息交互。同时，该计算机装置还包括总线64，处理器62、通信接口63、以及存储器61通过总线64完成相互间的通信。
[0125]
存储器61可以包含高速ram存储器，也可还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器61也可以是存储器阵列。存储器61还可能被分块，并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。
[0126]
此外，处理器62可以是一个中央处理器cpu，或者可以是专用集成电路asic，或是被配置成实施本公开实施例的一个或多个集成电路。
[0127]
基于本公开上述实施例提供的车辆速度测量装置，可以通过延迟照相的方式，对快速移动的车辆进行拍摄，通过车辆关键部位(关键部位包括但不限于车灯、倒车镜、车窗玻璃、车辆本身等)及车辆灯光光柱拖尾进行识别。本公开上述实施例可以通过已经训练好的拖尾识别模型对照片内拖尾进行识别，并计算其拖尾长度。本公开上述实施例可以通过识别拖尾长度结果计算出车辆的速度并进行是否超速判定。
[0128]
本公开上述实施例提供的装置通过拍照的方式进行，无需过多维护成本。本公开上述实施例提供的图像采集装置可以与违章拍照等其他拍照共用，不会造成成本浪费。
[0129]
本公开上述实施例由于照片对环境要求较低，只要照片拍照足够清晰则可以对车速进行判断，而现在已经部署的高清录像机完全满足清晰度要求。
[0130]
图7为本公开车辆速度测量系统一些实施例的示意图。如图7所示，本公开车辆速度测量系统可以包括第一图像采集装置71、第二图像采集装置72和如上述任一实施例(例如图4-图6任一实施例)所述的车辆速度测量装置73，其中：
[0131]
在本公开的一些实施例中，第一图像采集装置可以为实验用图像采集装置，例如摄像机、照相机、高清录像机和摄像头等。
[0132]
在本公开的一些实施例中，第二图像采集装置可以为已部署的图像采集装置，例如已部署的路面监控、违章拍摄用的摄像机、照相机、高清录像机和摄像头等。
[0133]
在本公开的一些实施例中，第二图像采集装置的曝光时间可以与第一图像采集装置的曝光时间相同。
[0134]
在本公开的一些实施例中，第二图像采集装置可以与第一图像采集装置相同。
[0135]
根据本公开的另一方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，其中，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例(例如图1-图3任一实施例)所述的车辆速度测量。
[0136]
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0137]
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0138]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0139]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0140]
在上面所描述的车辆速度测量装置可以实现为用于执行本技术所描述功能的通用处理器、可编程逻辑控制器(plc)、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。
[0141]
至此，已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
[0142]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指示相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种非瞬时性计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0143]
本公开的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本公开限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本公开的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本公开从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。