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目标车辆识别方法、装置及车辆实时监控系统
发明专利有效专利摘要:本发明提供了一种目标车辆识别方法,用于从含有多个待判定车辆的待测视频中识别出目标车辆,其特征在于根据目标车辆的车牌以及车标从待测视频的各个待判定车辆中判定出目标车辆,其中车标分析的方法包含如下步骤:步骤S1,对待测图像进行预处理;步骤S2,获得待判定车辆的位置;步骤S3,根据待判定车辆的位置获取各个待判定车辆的图像部分;步骤S4,将待判定车辆的图像部分输入车标获取网络模型,获得各个待判定车辆的车标。本发明还提供了实现该目标车辆识别方法的目标车辆识别装置以及含有该装置的车辆实时监控系统。
前方车辆识别方法、装置及车辆
发明专利有效专利摘要:本发明公开了一种前方车辆识别方法、装置及车辆,该方法包括以下步骤:采集车辆前方物体的图像以获取前方物体底部水平方向特征、两侧垂直方向特征和光照强度;根据前方物体底部水平方向特征、两侧垂直方向特征和光照强度,提取图像预设区域的水平特征单元的特征值和垂直特征单元的特征值;和计算图像预设区域的加权特征值;根据水平特征单元、垂直特征单元和加权特征值,确定前方物体的左下角和右下角;获取前方物体的左下角和右下角的灰度值,并根据前方物体的左下角和右下角的灰度值计算前方物体的对称距离;如果对称距离小于预设阈值,认定前方物体是车辆。该方法能够提高前方车辆识别的准确性、可靠性和实时性,从而提高了车辆的主动安全性。
车辆识别方法、装置及车辆
发明专利有效专利摘要:本发明公开了一种车辆识别方法、装置及车辆,用于提升识别目标车辆的准确性。所述方法包括:获取第一图像和第二图像,其中,所述第一图像为彩色图像或亮度图像,所述第二图像为深度图像;根据所述第一图像识别主体车辆行驶方向后方的公路车道线;根据所述第一图像与所述第二图像之间的映射关系,将所述公路车道线映射至所述第二图像,以在所述第二图像中确定至少一个车辆识别范围,其中,每两个相邻的公路车道线创建一个车辆识别范围;将所述至少一个车辆识别范围中的每个车辆识别范围标记为后方车道、左侧第N车道、或右侧第M车道,N和M均为正整数;识别所述至少一个车辆识别范围中的目标车辆。
车辆识别方法、装置及车辆
发明专利有效专利摘要:本发明公开了一种车辆识别方法、装置及车辆,能够较好地识别主体车辆前后方要变道的目标车辆,提高车辆的智能化程度。该方法包括:获取位于主体车辆行驶方向前方的第一图像和第二图像,以及获取位于主体车辆行驶方向后方的第三图像和第四图像;在第二图像中识别前方目标车辆,及,在第四图像中识别后方目标车辆;在第一图像中生成前方车灯识别区域,及,在第三图像中生成后方车灯识别区域;在前方车灯识别区域中识别前方目标车辆的转向灯,及,在后方车灯识别区域中识别后方目标车辆的转向灯;获得前方目标车辆和后方目标车辆的行驶信息。
车辆识别方法、装置及车辆
发明专利无效专利摘要:本发明公开了一种车辆识别方法、装置及车辆,能够较好地识别要变道的目标车辆,提高车辆的智能化程度。所述方法包括:获取第一图像和第二图像,其中,所述第一图像为彩色图像或亮度图像,所述第二图像为深度图像;在所述第二图像中识别目标车辆,并在所述第二图像中确定目标车辆区域;根据所述第一图像与所述第二图像之间的映射关系,将所述目标车辆区域映射至所述第一图像中,以在所述第一图像中生成车灯识别区域;在所述车灯识别区域中识别所述目标车辆车尾的转向灯;根据识别的所述目标车辆的转向灯,获得所述目标车辆的行驶信息。
车辆识别方法、装置及车辆
发明专利有效专利摘要:本发明公开一种车辆识别方法、装置及车辆,其中,该方法包括:在设定时间内通过图像显著性方法对图像进行车辆粗检测定位以获取粗定位检测对象;采用机器学习车辆训练模型检测所述粗定位检测对象以获取精定位检测对象;通过车辆跟踪方法判断所述精定位检测对象是否为车辆;如果所述精定位检测对象是车辆,通过特征点定位方法定位所述车辆并得到所述车辆的轮廓。本发明提供的方法、装置及车辆,在进行车辆识别时兼顾车辆检测与跟踪算法在低速嵌入式设备上的准确率和实时性,降低ADAS进行车辆识别的成本。
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