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申请/专利权人：苏州易航远智智能科技有限公司

摘要：一种基于车轮的目标车辆姿态检测方法，包括：1获取当前相机图像；2输入获取的所述当前相机图像，对输入图像进行车辆目标检测，得到车辆目标；3对所述车辆目标进行车轮检测，得到车轮目标；4在车轮目标中提取出两个同侧面车轮；5利用所述两个同侧面车轮中心坐标的连线获得车辆的倾角姿态。所述方法无需标注车辆姿态，即可快速实现对车辆转角姿态，在中高速状态和低速状态下的较大范围内均能对目标进行实时精确地姿态检测，非常适于在自动驾驶或辅助驾驶中实际应用。

主权项：1.一种基于车轮的目标车辆姿态检测方法，其特征在于，包括：步骤1、获取当前相机图像；步骤2、输入获取的所述当前相机图像，对输入图像进行车辆目标检测，得到车辆目标；步骤3、对所述车辆目标进行车轮检测，得到车轮目标；步骤4、在车轮目标中提取出两个同侧面车轮的特征点；步骤5、利用所述两个同侧面车轮特征点坐标的连线获得车辆的倾角姿态；其中，首先将相机视野内的车辆目标分为左侧目标和右侧目标，然后分别对左侧车辆和右侧车辆对车轮进行检测，提取出所需要的两个同侧面车轮框；提取所检测到的车轮框Wixi,yi,wi,hi的特征点像素坐标Piui,vi，将这些特征点像素坐标转换到世界坐标系中，并获取在世界坐标系里的坐标其中，在已经获取到的目标框内进行车轮检测，获得图像中的车轮框，表示为Wixi,yi,wi,hi，其中i＝1,2...N，N表示检测到的车轮数目，其中xi、yi、wi和hi分别表示车轮框的左上角的x坐标、y坐标、车轮框宽度和高度；基于获得的车轮的世界坐标，获得车辆的两轮顶部、中心或底部坐标，根据所述两轮的顶部、中心或底部坐标的连线获得车辆的倾角姿态；其中，车轮的特征点检测使用目标车辆框与对应车辆的分割图，其中分割图基于深度神经网络分割模型获得；其中，所述目标车辆车轮特征点的检测，包括如下步骤：步骤1、根据目标车辆在当前图像中的位置，分为左侧和右侧两种情况处理：若目标车辆框的中心点的横坐标x+w2在图像的左侧，则认为目标车辆在当前车辆的左侧，若x+w2在图像的右侧，则认为目标车辆在当前车辆的右侧；步骤2、当所述目标车辆在所述当前车辆的右侧时，首先在目标框图像区域内，基于所述分割图中的车辆像素自下而上搜索找到第一行车辆像素点的坐标，作为第一车轮参考坐标Pw1，然后在此坐标邻域δ内，统计车辆像素数目占整个邻域δ的第一比例rwpix1，若rwpix1大于第一阈值Twpix1，则认为此坐标有效，否则认为此坐标无效，继续向上搜索；步骤3、以上述步骤中满足条件的所述车轮参考坐标Pw1为起点，以车辆目标框右边界上一点为终点Pwrx+w,y+h-s，组成一条扫描线，其中s为扫描次数，且0sh，扫描顺序为s从1递增，然后统计在此扫描线上车辆像素点所占整条扫描线的第二比例rspix，若rspix大于第二阈值Tspix，则认为此线为有效车辆扫描线，然后在此扫描线上，找到一个距离终点最近的点作为第二车轮参考坐标Pw2，然后在此坐标邻域δ内，统计车辆像素数目占整个邻域δ的第三比例rwpix2，若rwpix2大于第三阈值Twpix2，则认为此坐标有效，否则认为此坐标无效，继续扫描；步骤4、若上述步骤中扫描结束后，找到有效坐标，则取Pw1和Pw2为车辆特征点；步骤5、当所述目标车辆在所述当前车辆的左侧时，则在所述步骤3中将终点Pwr的坐标表示为x,y+h-s，其余步骤均相同。

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