一种车辆跟踪数据处理方法、装置及存储介质与流程

技术特征：
1.一种车辆跟踪数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标车辆跟踪图像；所述目标车辆跟踪图像为当前车辆的车载摄像装置在当前时刻所获取的、包括车辆前方的至少两辆环境车辆的图像；基于至少两条历史车辆轨迹，获取所述车辆前方的环境车辆在前一时刻的历史车辆跟踪图像中对应的初始感知框；所述历史车辆轨迹表征历史车辆跟踪图像中的单一环境车辆对应的行驶轨迹；基于预设车辆感知模型对所述目标车辆跟踪图像进行整图车辆识别，得到所述目标车辆跟踪图像对应的整图车辆检测框；基于预设配对模型对各环境车辆对应的初始感知框进行配对处理，得到环境车辆配对结果；在所述环境车辆配对结果为存在目标车对的情况下，基于预设运动模型和所述目标车对对应的初始感知框，预测所述目标车对中的第一环境车辆和第二环境车辆在所述目标车辆跟踪图像中对应的感知框位置，分别得到所述第一环境车辆和第二环境车辆的预测感知框；基于所述整图车辆检测框、所述预测感知框和预设漏检识别模型，对所述目标车辆跟踪图像进行针对所述目标车对的遗漏检测；在确定不存在漏检的情况下，基于所述整图车辆检测框对所述各历史车辆轨迹进行更新，得到对应的当前车辆轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在确定存在漏检的情况下，确定漏检的目标车对在所述目标车辆跟踪图像中对应的目标子区域；基于所述预设车辆感知模型对所述目标子区域进行子图目标提取，得到所述目标子区域对应的子图车辆检测框；基于所述整图车辆检测框和所述子图车辆检测框对所述各历史车辆轨迹进行更新，得到对应的当前车辆轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在检测到所述目标车辆跟踪图像中存在未与所述历史车辆轨迹匹配的所述整图车辆检测框或所述子图车辆检测框的情况下，基于所述未与历史车辆轨迹匹配的整图车辆检测框或子图车辆检测框创建新的车辆跟踪轨迹。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定漏检的目标车对在所述目标车辆跟踪图像中对应的目标子区域，包括：获取所述漏检的目标车对中第一环境车辆对应的预测感知框和第二环境车辆对应的预测感知框；对所述第一环境车辆和第二环境车辆的预测感知框中面积较大的预测感知框进行放大处理，得到所述目标子区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述环境车辆配对结果为不存在目标车对的情况下，基于所述整图车辆检测框对所述各历史车辆轨迹进行更新，得到对应的当前车辆轨迹。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述环境车辆配对结果为存在目标车对
的情况下，所述方法还包括：分别获取所述目标车对中的第一环境车辆和第二环境车辆的初始感知框的底边位置坐标；确定所述第一环境车辆和第二环境车辆的初始感知框的底边位置坐标在车身高度方向的较大者和较小者；将所述较小者对应的环境车辆确定为前车，将所述较大者对应的环境车辆确定为后车；所述前车表征在车载摄像装置视野下距离当前车辆最近的环境车辆，所述后车表征与当前车辆的距离超过所述前车的环境车辆。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设配对模型对各环境车辆对应的初始感知框进行配对处理，得到环境车辆配对结果，包括：获取前一时刻的历史车辆跟踪图像中的初始感知框在相机坐标系下的位置坐标；基于所述相机坐标系下的位置坐标，得到对应的车身坐标系下的位置坐标；基于所述车身坐标系下的位置坐标，获取环境车辆两两之间的横向间距；所述横向间距为在车身坐标系下环境车辆两两之间沿车轴方向的距离；基于所述横向间距、所述横向间距对应的两个初始感知框的交并比和宽度比得到环境车辆配对结果。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述整图车辆检测框、所述预测感知框和预设漏检识别模型，对所述目标车辆跟踪图像进行针对所述目标车对的遗漏检测，包括：分别获取所述目标车对中的第一环境车辆和第二环境车辆的对应的预测感知框与所述整图车辆检测框的交并比，得到与所述第一环境车辆对应的第一组交并比和与所述第二环境车辆对应的第二组交并比；获取所述第一组交并比中的最大值，以及与其对应的整图车辆检测框的第一索引信息；获取所述第二组交并比中的最大值，以及与其对应的整图车辆检测框的第二索引信息；若所述第一组交并比中的最大值和所述第二组交并比中的最大值均大于预设阈值，且所述第一索引信息不等于第二索引信息，则确定不存在对所述目标车对的漏检；否则，存在漏检。9.一种车辆跟踪数据处理装置，其特征在于，包括：图像采集模块(10)，用于获取目标车辆跟踪图像；所述目标车辆跟踪图像为当前车辆的车载摄像装置在当前时刻所获取的、包括车辆前方的至少两辆环境车辆的图像；历史轨迹查询模块(20)，用于基于至少两条历史车辆轨迹，获取所述车辆前方的环境车辆在前一时刻的历史车辆跟踪图像中对应的初始感知框；所述历史车辆轨迹表征历史车辆跟踪图像中的单一环境车辆对应的行驶轨迹；图像目标提取模块(30)，用于基于预设车辆感知模型对所述目标车辆跟踪图像进行整图车辆识别，得到所述目标车辆跟踪图像对应的整图车辆检测框；目标车对检测模块(40)，用于基于预设配对模型对各环境车辆对应的初始感知框进行
配对处理，得到环境车辆配对结果；轨迹预测模块(50)，用于在所述环境车辆配对结果为存在目标车对的情况下，基于预设运动模型和所述目标车对对应的初始感知框，预测所述目标车对中的第一环境车辆和第二环境车辆在所述目标车辆跟踪图像中对应的感知框位置，分别得到所述第一环境车辆和第二环境车辆的预测感知框；漏检判断模块(60)，用于基于所述整图车辆检测框、所述预测感知框和预设漏检识别模型，对所述目标车辆跟踪图像进行针对所述目标车对的遗漏检测；车辆轨迹更新模块(70)，用于在确定不存在漏检的情况下，基于所述整图车辆检测框对所述各历史车辆轨迹进行更新，得到对应的当前车辆轨迹。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-8中任一项所述的车辆跟踪数据处理方法。

技术总结
本申请涉及一种车辆跟踪数据处理方法、装置及存储介质，包括获取目标车辆跟踪图像；基于历史车辆轨迹，获取环境车辆在前一时刻的历史车辆跟踪图像中对应的初始感知框；基于预设车辆感知模型对目标车辆跟踪图像进行识别，得到整图车辆检测框；对初始感知框进行配对处理，得到环境车辆配对结果；若存在目标车对，基于预设运动模型和目标车对对应的初始感知框得到预测感知框；基于整图车辆检测框、预测感知框和预设漏检识别模型进行针对目标车对的遗漏检测；基于检测结果确定历史车辆轨迹的更新策略。本申请通过历史轨迹数据和预设运动模型确定目标车对，确定是否存在目标车对的漏检，基于检测结果确定历史车辆轨迹的更新策略提高了车辆检测准确率。提高了车辆检测准确率。提高了车辆检测准确率。


技术研发人员：李丰军 周剑光 赵杰
受保护的技术使用者：中汽创智科技有限公司
技术研发日：2022.01.27
技术公布日：2022/5/20