一种车辆识别方法和装置与流程

1.本技术实施例涉及监控技术领域，尤其涉及一种车辆识别方法和装置。


背景技术：

2.高速收费出入口是车辆分型收费的主要应用场景，主要通过轮轴识别技术确认车型，以确定该车型对应的费用。
3.目前，与轮轴识别技术相关的方案主要有激光&传感器类设备进行车辆外轮廓及车型检测，以根据车型确定费用，但是该方案成本较高。目前，多采用视频技术，例如基于鱼眼广角镜头获取最佳角度下的车身图像，对该车身图像采用车辆检测技术进行车头、车尾和车轮的检测，统计车头和车尾间出现的车轮数目，获取车辆的轮轴数目，以根据车辆的轮轴数据确定费用。这种视频技术可以基于单帧图像进行检测和后续逻辑处理，处理速度较快。但是，这种视频技术中，对于车身过长的大型车辆，该鱼眼广角镜头基于单帧图像的检测方式无法获取车辆的完整车身成像，可能会存在轮轴数目检测失误的情况，收费效率较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种车辆识别方法和装置，能够获取车辆的完整车辆成像，解决单帧图像难以覆盖完整车辆的问题，且能够根据完整图像准确统计轮轴数目和类型，提升车辆收费效率。
5.为达到上述目的，本技术实施例采用如下技术方案：
6.第一方面，提供一种车辆识别方法，该方法包括：电子设备对拍摄到的每个视频帧进行检测，当检测到第一视频帧中存在至少一个跟踪目标，跟踪目标为车身或车轮时，对第一视频帧以及后续拍摄得到的多个视频帧的每个视频帧中的跟踪目标进行车身和车轮的绑定，得到至少一个整车目标；对于至少一个整车目标中的第一整车目标，电子设备确定第一整车目标的运动方向，在根据运动方向和第一整车目标在摄像设备的视场中的位置确定第一整车目标到达时，对与第一整车目标关联的视频帧进行拼图；电子设备根据第一整车目标在视场中的位置确定第一整车目标驶离时，停止对第一整车目标的拼图，得到第一整车目标的完整拼图图像。
7.本技术中的电子设备例如可以是能够拍摄视频的摄像设备，也可以是服务器等。电子设备为服务器时，服务器可以根据从摄像设备接收到的摄像设备拍摄的视频帧进行拼图处理。
8.当电子设备得到完整拼图图像时，可以将完整拼图图像发送给包括显示屏的用户设备，以在用户设备的显示屏中显示该完整拼图图像。
9.由此，在本技术中，通过获取车辆的多个视频帧，并对同一车辆的车身和车轮进行跟踪和绑定后，可以得到同一辆车的多个视频帧，从而根据同一辆车到达的时刻和驶离的时刻之间的视频帧进行拼图，可得到整车目标的完整拼图图像。相对现有技术中只有拍摄
得到车辆的单帧图像，对于车身较长的车辆来说，不能得到车辆的完整图像的问题，本技术通过视频帧拼图可以避免此问题，解决单帧图像难以覆盖完整车身的问题，提升车辆收费效率。
10.在一种可能的设计中，该方法还包括：在得到完整拼图图像时，电子设备确定第一整车目标的轮轴数目和车轮类型；车轮类型包括凹轮和凸轮。可选的，摄像设备对车轮的检测是基于枪机成像实现的；电子设备向用户设备发送第一整车目标的轮轴数目和轮轴类型。对于计费平台来说，可根据车辆的轮轴数目确定车辆的费用。而且，本技术通过获取车轮分类(凹凸分类)信息，可解决视场图像无法区分单侧双轮问题，提升轮轴技术准确率，且产品输出车轮信息更丰富，可辅助超重等应用。
11.在一种可能的设计中，在对第一视频帧以及后续拍摄得到的多个视频帧的每个视频帧中的跟踪目标进行车身和车轮的绑定之前，该方法还包括：对于每个视频帧，电子设备确定后一个视频帧中的第一跟踪目标与前一个视频帧中的第二跟踪目标的重合度；当重合度大于或等于预设阈值时，电子设备确定第一跟踪目标与第二跟踪目标为同一跟踪目标，电子设备记录第二跟踪目标的标识和类型，且第二跟踪目标的标识和类型与第一跟踪目标的标识和类型相同；电子设备确定第一跟踪目标是否在第二跟踪目标的邻阈位置范围内；当确定第一跟踪目标在第二跟踪目标的邻阈位置范围内时，电子设备记录第一跟踪目标在当前视频帧中的位置信息；当重合度小于预设阈值时，电子设备确定第一跟踪目标与第二跟踪目标不是同一跟踪目标，将第一跟踪目标建立为新的跟踪目标。
12.这样，电子设备可以确定各个视频帧中获取的跟踪目标是否为同一目标，从而在进行拼图处理时，将同一跟踪目标的视频帧确定出来进行拼图。
13.在一种可能的设计中，对第一视频帧以及后续拍摄得到的多个视频帧的每个视频帧中的跟踪目标进行车身和车轮的绑定包括：电子设备根据每个视频帧中的跟踪目标的标识、类型、在当前帧中的位置信息以及车轮在车身的位置关系，对每个视频帧中的跟踪目标进行车身和车轮的绑定。也就是说，本技术在检测到两个视频帧中的跟踪目标为同一目标时，可对两个视频帧中的同一目标打上相同的标识和类型。并且，可根据同一车辆中车身和车轮的位置关系，将同一车辆的车身和车轮进行绑定，例如建立车身的标识和车轮的标识的关联关系。其中，同一辆车中的每个跟踪目标均为独立的目标。
14.在一种可能的设计中，电子设备确定第一整车目标的运动方向，在根据运动方向和第一整车目标在摄像设备的视场中的位置确定第一整车目标到达包括：电子设备根据第一整车目标中的跟踪目标的多个历史的位置信息，确定第一整车目标的运动方向；电子设备根据运动方向，确定第一整车目标中的跟踪目标的位置信息在运动方向下视场的预设位置范围内时，确定第一整车目标到达。例如车辆向左移动时，如果车头中的一个取样点到达视场右侧的1/4处时，可以认为车辆到达，如果车尾的一个取样点到达视场左侧的1/4处时，可认为车辆将要驶离。因此，在获取车辆的完整的视频帧时，可根据车辆到达和车辆驶离时刻之间的视频帧进行拼图，得到车辆完整的图像。
15.在一种可能的设计中，该方法还包括：该电子设备确定第一视频帧以及多个视频帧中的任一视频帧存在为车身的第三跟踪目标时，对第三跟踪目标进行文字检测，确定第三跟踪目标的图像中是否存在用于指示人数的文字；电子设备确定第三跟踪目标中存在用于指示人数的文字时，获取用于指示人数的文字区域的相邻区域范围中的人数信息，并在
得到完整拼图图像时向用户设备发送人数信息。例如，本技术可根据ocr技术，给出有“荷载人数”标记车辆对应“人数限定”，可用于两轮客车细分收费。
16.第二方面，提供一种电子设备，电子设备包括：绑定单元，用于对拍摄到的每个视频帧进行检测，当检测到第一视频帧中存在至少一个跟踪目标，跟踪目标为车身或车轮时，对第一视频帧以及后续拍摄得到的多个视频帧的每个视频帧中的跟踪目标进行车身和车轮的绑定，得到至少一个整车目标；拼图单元，用于对于至少一个整车目标中的第一整车目标，确定第一整车目标的运动方向，在根据运动方向和第一整车目标在摄像设备的视场中的位置确定第一整车目标到达时，对与第一整车目标关联的视频帧进行拼图；拼图单元，还用于根据第一整车目标在视场中的位置确定第一整车目标驶离时，停止对第一整车目标的拼图，得到第一整车目标的完整拼图图像。可选的，还可以包括发送单元，用于将完整拼图图像发送给用户设备。
17.在一种可能的设计中，还包括检测单元，用于：在得到完整拼图图像时，确定第一整车目标的轮轴数目和车轮类型；车轮类型包括凹轮和凸轮。可选的摄像设备对车轮的检测是基于枪机成像实现的；发送单元，还用于向用户设备发送第一整车目标的轮轴数目和轮轴类型。
18.在一种可能的设计中，还包括属性获取单元，用于：对于每个视频帧，确定后一个视频帧中的第一跟踪目标与前一个视频帧中的第二跟踪目标的重合度；当重合度大于或等于预设阈值时，确定第一跟踪目标与第二跟踪目标为同一跟踪目标，记录第二跟踪目标的标识和类型，且第二跟踪目标的标识和类型与第一跟踪目标的标识和类型相同；确定第一跟踪目标是否在第二跟踪目标的邻阈位置范围内；当确定第一跟踪目标在第二跟踪目标的邻阈位置范围内时，记录第一跟踪目标在当前视频帧中的位置信息；当重合度小于预设阈值时，确定第一跟踪目标与第二跟踪目标不是同一跟踪目标，将第一跟踪目标建立为新的跟踪目标。
19.在一种可能的设计中，绑定单元用于：根据每个视频帧中的跟踪目标的标识、类型、在当前帧中的位置信息以及车轮在车身的位置关系，对每个视频帧中的跟踪目标进行车身和车轮的绑定。
20.在一种可能的设计中，拼图单元用于：根据第一整车目标中的跟踪目标的多个历史的位置信息，确定第一整车目标的运动方向；根据运动方向，确定第一整车目标中的跟踪目标的位置信息在运动方向下视场的预设位置范围内时，确定第一整车目标到达。
21.在一种可能的设计中，检测单元还用于：确定第一视频帧以及多个视频帧中的任一视频帧存在为车身的第三跟踪目标时，对第三跟踪目标进行文字检测，确定第三跟踪目标的图像中是否存在用于指示人数的文字；确定第三跟踪目标中存在用于指示人数的文字时，获取用于指示人数的文字区域的相邻区域范围中的人数信息；发送单元还用于：并在得到完整拼图图像时向用户设备发送人数信息。
22.第三方面，提供一种通信装置，包括至少一个处理器，至少一个处理器与存储器相连，至少一个处理器用于读取并执行存储器中存储的程序，以使得装置执行如上述第一方面或第一方面的任一项所述的方法。
23.第四方面，提供一种芯片，芯片与存储器耦合，用于读取并执行所述存储器中存储的程序指令，以实现如上述第一方面或第一方面的任一项所述的方法。
24.第五方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：存储器和处理器。上述存储器和处理器耦合。该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令。该收发器用于接收数据和发送数据。当处理器执行该计算机指令时，以使该电子设备执行如第一方面或其相应的可能的设计提供的任意一种车辆识别的方法。
25.第六方面，本技术提供一种芯片系统，该芯片系统应用于电子设备。该芯片系统包括一个或多个接口电路，以及一个或多个处理器。该接口电路和该处理器通过线路互联；该接口电路用于从云中心的存储器接收信号，并向处理器发送该信号，该信号包括该存储器中存储的计算机指令。当该处理器执行该计算机指令时，云中心执行如第一方面或其相应的可能的设计提供的车辆识别方法。
26.第七方面，本技术实施例提供了一种电子装置，该装置具有实现上述任一方面及任一项可能的实现方式中电子设备行为的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块或单元。例如，绑定模块或单元、拼图模块或单元、发送模块或单元、检测模块或单元、属性获取模块或单元等。
27.第八方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括天线、一个或多个处理器以及一个或多个存储器。该一个或多个存储器与一个或多个处理器耦合，一个或多个存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当一个或多个处理器执行计算机指令时，使得电子设备执行上述任一方面及任一项可能的实现方式中的车辆识别方法。
28.第九方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机指令，当计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述任一方面及任一项可能的实现方式中的车辆识别方法。
29.第十方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行上述任一方面及任一项可能的实现方式中的车辆识别方法。
30.第十一方面，本技术实施例提供了一种系统，该系统可以包括以上任一方面的任一项可能的实现方式中的电子设备、用户设备和计费平台。该电子设备可以执行上述任一方面及任一项可能的实现方式中的车辆识别方法。
31.可以理解的是，上述提供的任一种电子设备、电子装置、芯片系统、计算机可读存储介质或计算机程序产品等均可以应用于上文所提供的对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考对应的方法中的有益效果，此处不再赘述。
32.本技术的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。
附图说明
33.图1为本技术实施例提供的一种超长车辆的单帧图像示意图；
34.图2为本技术实施例提供的一种车上车的示意图；
35.图3为本技术实施例提供的一种收费系统的架构示意图；
36.图4为本技术实施例提供的一种摄像设备的结构示意图；
37.图5为本技术实施例提供的一种车辆识别方法的流程示意图；
38.图6为本技术实施例提供的一种车辆识别方法的流程示意图；
39.图7为本技术实施例提供的一种车身和车轮的矩形框示意图；
40.图8为本技术实施例提供的一种车轮分类示意图；
41.图9为本技术实施例提供的一种车辆中的跟踪目标的标记示意图；
42.图10为本技术实施例提供的一种车身和车轮进行绑定的结果示意图；
43.图11为本技术实施例提供的一种车辆到达和驶离时刻的示意图；
44.图12为本技术实施例提供的一种整车目标的示意图；
45.图13为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
46.图14为本技术实施例提供的一种摄像机的结构示意图。
具体实施方式
47.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。其中，在本技术实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，a/b可以表示a或b；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，在本技术实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。
48.以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
49.目前，在《深化收费公路制度改革取消高速公路省界收费站实施方案》中，提出了调整货车通行费计费方式，统一按车(轴)型书收费，并修订了《收费公路车辆通行费车型分类》标准等任务要求。需要说明的是，本技术中的车轴和轮轴的意义相同。
50.在轮轴识别技术中，多采用单帧图像进行检测得到轮轴数目，以根据轮轴数目进行收费。目前，多基于广角镜头获取最佳角度下的车辆图像，并采用车辆检测技术进行车头、车尾和车轮的检测，以统计出车头和车尾间的轮轴单侧的车轮数目，以根据轮轴单侧的车轮数目确定车辆的轮数目。但是，例如如图1所示，对于车长超过200米的大型车辆，该广角镜头无法获取该车辆的完整车身成像，例如有可能不能统计到车尾最末端的轮轴或者车头处的轮轴等，也就有可能不能准确统计车头和车尾间的轮轴数目。例如图1中的大型货车本应有5个轮轴，但是由于车身太长，广角镜头拍摄到的单帧图像中只显示了4个轮轴(标识为了11、12、13和14)，并未拍摄到轮轴15。虽然该广角镜头对于车头的检出效果较好，但是由于车身较长，对车尾的检出会存在一定的波动性。例如车尾可能未被检测出，或者，对于车身较短的车辆，如果单帧图像中存在两辆车身较短的车辆，还有可能将两辆车的结果误认为同一辆车的检测结果，影响轮轴统计，造成收费效率低下。
51.况且，对于拖车而言，常存在“车上车”的问题，会误将拖车和拖车上被拖车辆统计为同一样车辆，干扰轮轴计数。例如，如图2所示，在拖车20上拖有车辆21，当摄像机在获取轮轴数目时，有可能将车辆21的轮轴和拖车20的轮轴一并计为拖车20的轮轴，造成计费失误。而且，由于车尾处的车轮较小，通常仅能进行车轮数量检测，无法实现车轮种类区分。对于计费平台，车轮种类的统计有助于平台更有助于对车辆通行的车型分析。
52.对此，本技术提出一种车辆识别方法和装置，该方法可应用于收费系统对车辆进
行识别，以对车辆进行收费的场景。具体地，本技术可基于视频图像处理技术，根据多个视频帧中的车身和车轮的跟踪，将涉及到同一车辆的车身和车轮的视频进行拼图处理，得到车辆的完整拼图图像，从而可以准确统计出完整拼图图像中的轮轴数目，从而得到可靠的计费信息。而且，对于同一车辆的车身和车轮的识别时，可以避免“车上车”的问题，提升计费准确性。
53.该方法可以应用于收费公路车辆通行费收费系统，如图3所示，该系统可以包括位于公路收费站的摄像设备31、用户设备32和收费平台33。摄像设备31可以用于对公路上路过收费站的车辆进行拍摄，获取视频，并基于视频中的多个视频帧进行分析处理，得到车辆的完整拼图图像，以基于完整拼图图像得到车辆的轮轴数目。摄像设备31还可以将完整拼图图像和车辆的轮轴数目发送给用户设备32，以便用户设备32的存储过往车辆的图像信息，便于后续查看时使用。用户设备32还可以将轮轴数目发送给收费平台33，收费平台33可以基于轮轴数目确定车型，从而确定该车型对应的费用。这里的用户设备例如可以为个人电脑(personal computer，pc)等终端设备。
54.在本技术一些实施例中，摄像设备31还可以获取车辆的荷载人数信息，摄像设备31在向用户设备发送完整拼图图像的同时，还可以向用户设备发送荷载人数信息，以便用户设备在同时发送荷载人数给收费平台后，收费平台可以同于基于轮轴数目和荷载人数确定车型的费用。
55.在本技术的一些实施例中，摄像设备31可以是枪机类摄像设备。对于枪机摄像设备，其应用范围较广，可根据需要选用不同镜头，实现远距离或广角监控，所拍摄物体的可见度较好。而且，枪机摄像设备也可以适用于光线不充足地区及夜间无法安装照明设备的地区，在监视物体的位置或移动时更加适用。
56.需要说明的是，虽然本技术实施例是以摄像设备31为例阐述执行拼图的过程的，需理解，摄像设备31还可以将用于拼图的视频帧以及跟踪目标的参数等信息发送给与摄像设备31通信的服务器等电子设备，由服务器执行拼图过程。这样图3示出的系统还可以包括服务器。具体执行拼图过程的执行主体本技术不做限定。
57.基于此，本技术实施例提供一种电子设备，该电子设备可为图4中的摄像设备40，该摄像设备40可以基于提取的车辆的相关信息，实现车辆事件检测和轮轴识别等。图4为本技术提供的一种摄像设备的功能模块示意图。该摄像设备包括车身和车轮检测模块401、目标跟踪模块402和逻辑分析模块403。其中，车身和车轮检测模块401可以用于利用图像处理技术对摄像设备40采集到的视频逐帧进行跟踪目标的检测，当检测得到跟踪目标后，目标跟踪模块402可以用于对跟踪目标进行跟踪，确定视频帧中的跟踪目标的位置和轨迹等信息。逻辑分析模块403可以用于基于视频帧中的跟踪目标的位置等信息确定车辆的到达时刻和离开时刻，以在离开时对车辆的视频帧进行拼图，得到完整拼图图像。如果还需要实现荷载人数信息的获取，摄像设备40还可以包括文字识别模块404，用于识别视频帧中是否存在类似“荷载人数”的文字，以便读取“荷载人数”之后的人数信息。
58.基于本技术提供的车辆识别方法和电子设备，下面对本技术实施例进一步进行说明。
59.实施例一
60.本技术提供一种车辆识别方法，如图5所示，该方法包括：
61.501、电子设备对每个视频帧进行检测，当检测到第一视频帧中存在至少一个跟踪目标，跟踪目标为车身或车轮时，对第一视频帧以及后续拍摄得到的多个视频帧的每个视频帧中的跟踪目标进行车身和车轮的绑定，得到至少一个整车目标。
62.本技术实施例以电子设备为摄像设备为例进行说明，该摄像设备可以为枪机摄像设备。
63.摄像设备可以对视场内的画面进行视频拍摄，得到连续的视频帧。每当摄像设备拍摄得到一个视频帧时，可以立即对该视频帧进行检测，确定该视频帧的图像中是否存在要跟踪的目标。本技术中的跟踪目标包括车辆的车身和车轮。如果在第一视频帧中检测到要跟踪的跟踪目标时，可以认为有车辆进入到摄像设备的视场。这时，摄像设备可以对检测到的每个视频帧中的车身和车轮进行标记，例如添加标识，且可对同一车辆的车身和车轮进行跟踪，使得多个视频帧中同一车辆的车身的标识相同，车轮的标识相同。并且，可根据车身和车轮的位置关系，对同一车辆的车身和车轮进行绑定，例如建立同一车辆的车身和车轮的关联关系，得到至少一个整车目标。
64.本技术中，每个视频帧中的车身和车轮在标记时都是独立标记的，多个视频帧中的同一车辆的车身的标识相同，同一车轮的标识相同。
65.这里的视场代表着摄像设备的摄像头能够监测到的最大范围，通常以角度来表示，视场越大，监测范围越大。
66.步骤501中检测视频帧中的跟踪目标可以是由上述车身和车轮检测模块401执行的，对于同一车辆的车身和车轮的跟踪，可以是由目标跟踪模块402执行的，对同一车辆的车身和车轮的绑定可以是由逻辑分析模块403执行的。具体的实现过程可以参见后续图6对应的实施例二中的介绍。
67.502、对于至少一个整车目标中的第一整车目标，电子设备确定第一整车目标的运动方向，在根据运动方向和第一整车目标在摄像设备的视场中的位置确定第一整车目标到达时，对与第一整车目标关联的视频帧进行拼图。
68.这里以至少一个整车目标阐述，是由于连续获取的视频帧中可能涉及到多辆车，例如某一个视频帧中可能会同时出现前一辆车的后半车身，和后一辆车的前半车身。
69.以其中的第一整车目标为例，摄像设备可以根据第一整车目标中车身和车轮在多个视频帧中的历史位置，确定第一整车目标的运动方向，例如向左运动或向右运动。这样，当摄像设备根据第一整车目标中的跟踪目标(例如车轮或车身等)的位置信息确定第一整车目标达到视场的预设位置时，摄像设备确定第一整车目标到达，可以向用户设备发送车辆到达信号，用户设备可以记录车辆到达时间信息等。例如第一整车目标向左行驶时，当第一整车目标到达视场右侧1/4处时，确定第一整车目标到达。这时，摄像设备每检测到一个与第一整车目标的跟踪目标的标记相同的视频帧时，将该视频帧与前一个与第一整车目标的跟踪目标的标记相同的视频帧进行拼图处理。
70.步骤502中的运动方向的确定和拼图处理可以是由上述逻辑处理模块403执行的。
71.503、电子设备根据第一整车目标在视场中的位置确定第一整车目标驶离时，停止对第一整车目标的拼图，得到第一整车目标的完整拼图图像，将完整拼图图像发送给用户设备。
72.继续以步骤502中的举例为例，当根据第一整车目标中的跟踪目标的位置信息确
定第一整车目标达到视场的另一预设位置时，例如到达视场左侧1/4处时，确定第一整车目标将要驶离。这时，可将确定要驶离的视频帧作为要拼图的最后一个视频帧，与之前对第一整车目标的拼图结果拼图后，结束拼图，得到第一整车目标的完整拼图图像。
73.此时，还可以确定第一整车目标的轮胎数目和轮胎类型。即对与第一整车目标关联的视频帧中的车轮数目进行统计，相同车轮标记的车轮记为1个车轮，从而得到第一整车目标的车轮数目，同时得到每个车轮的类型。之后，可将第一整车目标的完整拼图图像和车轮数目发送给用户设备，以便用户设备记录第一整车目标的完整拼图图像再将车轮数目发送给计费平台，计费平台根据车轮数目给出计费的费用。
74.需理解，发送的车轮数目即为车辆单侧的车轮数目。如果车辆的某个轮轴单侧有两个车轮，也需要按照一个车轮计算，即车轮的数目与轮轴的数目相同。
75.步骤503中的拼图处理也是由上述逻辑处理模块403执行的。
76.当然，如果还计费平台还需要获取车辆的荷载人数，摄像设备还需要将第一整车目标对应的荷载人数的人数信息通过用户设备发送给计费平台。
77.由此，在本技术中，并不是基于对车辆的单帧图像进行检测计费的，而是通过视频拍摄，确定一个整车目标的多个视频帧，基于多个视频帧的拼图处理得到整车目标的完整拼图图像，可以避免基于单帧图像对于超长车辆来说，可能获取不到车辆的完整图像的问题。并且，本技术在得到完整拼图图像时，可以进一步基于完成拼图图像得到车辆的车轮数目，即轮轴数目，使得计费效率得到提升。
78.下面对实施例一中的过程进行进一步介绍，具体可以参见实施例二。
79.实施例二
80.本技术实施例提供一种车辆识别方法，如图6所示，该方法包括：
81.601、电子设备对视场内的拍摄到的每个视频帧进行检测，确定每个视频帧中是否存在要检测的跟踪目标，并在确定存在跟踪目标时，确定跟踪目标的位置和类型。
82.本技术实施例继续以电子设备为摄像设备为例进行说明。该摄像设备可为枪机摄像设备。
83.摄像设备会对视场内的画面实时进行拍摄，即摄像设备会拍摄得到连续的视频帧，每拍摄得到一个视频帧时，摄像设备都会对该视频帧进行检测，确定该视频帧中是否存在要检测的跟踪目标。本技术要检测的跟踪目标即为车辆的车身和车轮，以及要确定车身的位置和类型，车轮的位置和类型。
84.本技术中，车身的位置可理解为车身在当前的视频帧中的矩形框的位置，如图7所示，当车辆进入到摄像头的视场内时，摄像设备会实时获取车身所在的矩形框的位置(例如图7车辆开始进入视场内时的71)。类似的，车轮的位置可理解为车轮在当前的视频帧中的矩形框的位置(例如图7中车辆开始进入视场内时的72)。由于车辆是移动的，那么每个视频帧中的车身的矩形框和车轮的矩形框在视场中的位置也会有所不同。
85.其中，矩形框的位置可理解为矩形框的四个边中的像素点在当前视频帧中的坐标信息，或者四个边的四个角点的坐标信息。
86.需要说明的是，本技术中的车辆可理解为由车身和车轮组成。车身包括除车轮以外的部件，例如包括车头、车厢、车头和车厢间的连接件等。
87.示例性的，摄像设备可以采用深度学习方式对车身和车轮进行实时检测和分类。
该深度学习方式可以理解为：预先对大量的视场内的过往车辆的视频帧进行训练，得到训练模型。该训练模型可以用于，当向训练模型输入一个视频帧时，该训练模型可以对该视频帧中的像素点结构进行计算，输出该视频帧中的车身的矩形框的位置和车轮的矩形框的位置，以及车身的类型和车轮的类型。例如车身的类型包括：卡车、载人客车、轿车以及拖车等。车轮的类型可以包括凹轮和凸轮，如图8所示。当然，图8中的凹轮和凸轮仅为示意性的区分，实际的车轮外形与图8所示的细节也会有所差异。
88.需要说明的是，凸轮所在的轮轴通常有两个车轮，即单侧为单只车轮。凹轮所在的轮轴通常有4个车轮，单侧为双车轮，对于凹轮来说，会存在车侧身图像级别分辨不出单侧靠里的轮胎的问题。而本技术基于枪机成像时，对车轮的可见度较好，可以在实现车轮检测的同时实现凹凸轮的分类。
89.在一些实施例中，由于摄像设备获取视频帧时，在1秒内可能获取多个，例如25个视频帧时，相邻的两帧之间的差异较小，本技术可以对拍摄到的全部视频帧进行检测，也可以隔帧进行检测。例如在检测时，检测拍摄到的第1帧、第3帧、第5帧等。
90.步骤601可以是由上述车身和车轮检测模块401执行的。
91.602、当检测到第一视频帧中存在至少一个跟踪目标，跟踪目标为车身或车轮时，电子设备针对每个视频帧，确定后一个视频帧中的第一跟踪目标与前一个视频帧中的第二跟踪目标的重合度。
92.摄像设备在第一视频帧中检测到车身或车轮时，可对车身和车轮进行相关属性的记录，或者理解为对车身和车轮进行标记。例如如图9所示，记录车身的标识为1，车轮的标识为2等，同一辆车中检测到的每个车轮的标识是独立的，并且记录车身和车轮的位置信息(矩形框的四个角点的坐标或四个边中的像素点的坐标)以及轨迹信息等。轨迹信息例如可以理解为矩形框中的中心点的坐标信息。
93.而后，摄像设备继续对之后拍摄到的每个视频帧进行检测，确定后一个视频帧中的第一跟踪目标与前一个视频帧中的第二跟踪目标的重合度，以确定两帧中的跟踪目标是否为同一目标。这样，如果确定为同一目标时，可记录后一个视频帧中的第一跟踪目标的标识和类型与前一个视频帧中的第二跟踪目标的标识和类型相同(步骤603中的阐述)，并且记录第一跟踪目标在当前视频帧中的位置信息和轨迹信息(步骤604中的阐述)。
94.这里的重合度可以理解为：例如对于车身来说，由于车辆是在移动的，如果后一个视频帧中的车身的矩形框中的像素点的颜色值以及像素点的位置与前一个视频帧中的车身的矩形框中的像素点的颜色值以及像素点的位置相同的像素点的数量超过预设的阈值，那么认为两个视频帧中的目标为同一目标。
95.步骤602可由目标跟踪模块402执行。
96.在一些实施例中，目标跟踪模块402可包括目标预处理子单元、目标匹配子单元和目标跟踪单元。目标预处理子单元，可用于对车身和车轮检测模块401检测出的视频帧中的跟踪目标进行实时过滤，即所有跟踪目标需要累计检测出一定帧数后才认为是有效跟踪目标，否则认为跟踪目标为误检出的。例如当某个视频帧中的车身被检测出，但是后续多个视频帧中并未检测出与该车身重合度大于预设阈值的目标，那么认为该视频帧中检测出的车身可能实际不是车身，可能是环境物或其他事物等。目标匹配子单元，可以用于确定两个视频帧中的跟踪目标的重合度。目标跟踪单元可以用于对检测出的跟踪目标进行跟踪，确定
跟踪目标是否被稳定跟踪，如果处于稳定的跟踪状态，可以记录跟踪目标的位置信息和轨迹信息。
97.603、当重合度大于或等于预设阈值时，电子设备确定第一跟踪目标与第二跟踪目标为同一跟踪目标，电子设备记录第一跟踪目标的标识和类型，且第一跟踪目标的标识和类型与第二跟踪目标的标识和类型相同。
98.例如，预设阈值为80％，即当第一跟踪目标的像素点与第二跟踪目标的像素点的重合度大于或等于80％时，确定第一跟踪目标与第二跟踪目标为同一跟踪目标。
99.如果第二跟踪目标的标识为1，类型为卡车，那么第一跟踪目标的标识也为1，类型也为卡车。
100.如果重合度小于预设阈值，认为第一跟踪目标为新的跟踪目标，为第一跟踪目标新建相关属性的记录。
101.步骤602可由目标跟踪模块402执行。
102.604、电子设备确定第一跟踪目标是否在第二跟踪目标的邻阈位置范围内，当确定第一跟踪目标在第二跟踪目标的邻阈位置范围内时，电子设备记录第一跟踪目标在当前视频帧中的位置信息。
103.考虑到摄像设备的算法程序或者网络信号有可能不稳定，建立的跟踪目标在跟踪过程中有可能发生计算错误的情况，因此，为了确定被跟踪的跟踪目标还在被稳定的跟踪，可以在对视频帧中的目标进行检测并确定是否为同一跟踪目标以外，还可以判断检测过程中的跟踪状态是否稳定。
104.在一些实施例中，本技术可以采用特征点跟踪方法进行确定。当检测出前一个视频帧中的第二跟踪目标时，可以选取第二跟踪目标中的一个像素点作为特征点。当拍摄得到后一个视频帧时，可根据第二跟踪目标的矩形框的位置确定在后一个视频帧中，该第二跟踪目标的邻阈位置范围内是否存在有跟踪目标的矩形框。如果确定存在跟踪目标的矩形框，确定这些矩形框中离特征点最近的目标框，确定该特征点是否在该目标框内。如果确定该特征点在该目标框内，说明目标框和第二跟踪目标的矩形框存在交叠区域，第二跟踪目标还处于稳定的跟踪状态。由于后一视频帧中的第一跟踪目标与前一视频帧中的第二跟踪目标相同，相当于确定了第一跟踪目标在第二跟踪目标的邻阈范围内，第二跟踪目标还在被稳定跟踪。
105.举例来说，如果每个视频帧的画面被分为多个栅格，每个栅格占用m*m个单位。假设前一个视频帧中的第二跟踪目标的矩形框为3*3个栅格，那么第二跟踪目标的邻阈位置范围可以是这3*3个栅格周围的12个栅格的区域，要确定12个栅格中离第二跟踪目标的特征点最近的目标框101，确定特征点是否在该目标框101内，如果在，说明第二跟踪目标还在被稳定的跟踪。
106.在一些实施例中，当确定某个跟踪目标还在被稳定跟踪时，可以对后一帧中的第一跟踪目标的位置信息和轨迹信息进行记录。第一跟踪目标的位置信息可以理解为第一跟踪目标所在的矩形框的四个角点的坐标信息。第一跟踪目标的轨迹可以理解为第一跟踪目标的矩形框的中心点和边界点等的坐标信息。
107.步骤602可由目标跟踪模块402执行。
108.605、电子设备对第一视频帧以及后续拍摄得到的多个视频帧的每个视频帧中的
跟踪目标进行车身和车轮的绑定，得到至少一个整车目标。
109.在一些实施例中，摄像设备根据每个视频帧中的跟踪目标的标识、类型、在当前帧中的位置信息以及车轮在车身的位置关系，对每个视频帧中的跟踪目标进行车身和车轮的绑定。步骤605可以是在摄像设备得到每个视频帧时执行的。
110.可理解，对于一个整车而言，其车轮在车头和车厢的下方，或者说车轮在车身的下方。那么，对于某个视频帧，如果检测得到多个车身的跟踪目标和车头的跟踪目标，摄像设备可以根据车头和车轮的位置关系进行车身和车轮的绑定。
111.示例性的，如图10所示，假设某个视频帧中存在车上车的问题，该视频帧中检测出来的跟踪目标的包括2个车身目标和4个车轮目标，2个车身目标的标识分别为1和3，4个车轮目标的标识分别为2、4、5和6，共6个跟踪目标。根据车轮和车身的位置关系，可以将位于车身1下方的车轮2和5和车身1绑定，将位于车身3下方的车轮4和6和车身3绑定。
112.这里的绑定可以理解为建立车身的标识和车轮的标识的关联关系，该关联关系中还包括绑定后的车辆的类型，例如车身1的关联关系1中，车辆的类型为拖车，车身2的关联关系中，车辆的类型为轿车。
113.步骤602可由逻辑分析模块403执行。
114.606、对于至少一个整车目标中的第一整车目标，电子设备确定第一整车目标的运动方向，在根据运动方向和第一整车目标在摄像设备的视场中的位置确定第一整车目标到达时，对与第一整车目标关联的视频帧进行拼图。
115.步骤606可以是在摄像设备得到多个视频帧后执行的。
116.在一些实施例中，摄像设备根据第一整车目标中的跟踪目标的多个历史的位置信息，确定第一整车目标的运动方向；摄像设备根据运动方向，确定第一整车目标中的跟踪目标的位置信息在运动方向下视场的预设位置范围内时，确定第一整车目标到达。
117.示例性的，如果多个视频帧中的都存在标识为1的车身，从其中的第m帧开始，可以确定车身中的一个取样点。而后，确定取样点在多个视频帧中的坐标位置在坐标中的变化，例如车身向左移动时，前一个视频帧中该取样点的坐标中的横坐标与后一个视频帧中该取样点的坐标的差值为正值，那么可以理解该车身在向左移动。反之，差值为负时，认为车身在向右移动。车身的移动方向即为车辆的移动方向。
118.在确定第一整车目标的运动方向的基础上，如图11中的(a)所示，假设第一整车目标的车身1中的取样点122(例如在车头处)到达视场右侧的1/4处时，摄像设备确定开始对与车身1关联的视频帧进行拼图，并向用户设备发送车辆到达信号，用户设备可以记录车辆到达的时间或车型等。假设与车身1关联的视频帧包括标识为1的车身的视频帧、标识为2和3的车轮的视频帧，摄像设备可将视频帧中的跟踪目标为1、2和3的视频帧进行拼图处理。
119.步骤602可由逻辑分析模块403执行。
120.607、电子设备根据第一整车目标在视场中的位置确定第一整车目标驶离时，停止对第一整车目标的拼图，得到第一整车目标的完整拼图图像。
121.继续以步骤606中的举例为例，如图11中的(b)所示，当取到车身1的另一个取样点123，且确定取样点123(例如在车尾处)到达视场左侧1/4处时，认为该车身1对应的车辆将要驶离，确定驶离的时间点获取的车身1关联的视频帧可以认为是拼图所需的最后一帧。而后，摄像设备可以将与车身1和车轮2、3关联的视频帧拼为一张完整拼图图像。例如图11中
的(c)示出的图像。
122.而后，摄像设备可以将完整拼图图像发送给用户设备进行存储。
123.步骤602可由逻辑分析模块403执行。
124.608、电子设备确定第一整车目标的轮轴数目和车轮类型，车轮类型包括凹轮和凸轮，且对车轮的检测是基于枪机成像实现的。
125.在得到完整拼图图像时，摄像设备确定第一整车目标的轮轴数目和车轮类型，车轮类型包括凹轮和凸轮，且对车轮的检测是基于枪机成像实现的，或者说是基于枪机对车辆侧面成像实现的。
126.当摄像设备统计到第一整车目标的视频帧时，摄像设备可以获取这些视频帧中与车轮的标识数量，相同标识的车轮计算为一个车轮，也相当于计算的是轮轴的数量，并确定同一标识的车轮的类型。例如，在图12中，第一整车目标的车轮类型包括凹轮和凸轮。或者，在另一些实施例中，第一整车目标的车轮类型还可能全为凹轮，或全为凸轮。
127.609、电子设备向用户设备发送完整拼图图像、第一整车目标的轮轴数目和轮轴类型。
128.这样，当用户设备接收到第一整车目标的完整拼图图像、轮轴数目和轮轴类型时，可以记录第一整车目标的完整拼图图像，并将轮轴数据和轮轴类型发送给计费平台，由计费平台根据轮轴数目，或根据轮轴数目和轮轴类型进行计费。
129.需要说明的是，在车辆的计费系统中，用于采集车辆信息的摄像设备可以有多个，本技术的步骤601～609可以是其中一个摄像设备执行的，这多个摄像设备中还可以包括用于采集车辆车牌号码的设备，将车牌号码发送给用户设备，用户设备可以在存储车辆的完整拼图图像的同时，可以建立完整拼图图像和车牌号码的对应关系。
130.此外，本技术中的计费平台不仅可以依据车辆的轮轴数目进行计费，还可以同时参考车辆的荷载人数进行计费。
131.因此，在本技术一些实施例中，当摄像设备每拍摄得到一个视频帧时，还可以对该视频帧进行文字识别，以确定该视频帧中是否存在指示人数的文字。
132.因此，本技术的方法还可以包括：
133.摄像设备确定第一视频帧以及多个视频帧中的任一视频帧存在为车身的第三跟踪目标时，对第三跟踪目标进行文字检测，确定第三跟踪目标的图像中是否存在用于指示人数的文字。
134.摄像设备确定第三跟踪目标中存在用于指示人数的文字时，获取用于指示人数的文字区域的相邻区域范围中的人数信息，向用户设备发送人数信息。
135.这里进行文字识别的过程可以是由上述文字识别模块404执行的。
136.示例性的，本技术可以对为车身的第三跟踪目标进行文字检测，以识别出第三跟踪目标中是否印刷有“荷载人数”，当确定第三跟踪目标中印刷有“荷载人数”时，可以将“荷载人数”之后的关键信息，即人数信息记录在第三跟踪目标的相关属性中。
137.这里进行文字识别的技术例如可以为光学字符识别(optical character recognition，ocr)技术，或者其他识别文字的技术，本技术不做限定。例如对于两轮的客车来说，可以帮助计费平台结果轮轴、车辆类型和荷载人数进行戏细分收费。
138.由此，本技术实施例中，本技术可利用视频多帧的方案，对枪机成像中每个视频帧
进行车身和车轮的检测和分类，实现车辆和车轮的跟踪绑定。并且，可随着车辆的到达和离开给出用户设备车辆的轮轴数目、轮胎类型和荷载人数等。其中，本技术这种采用视频多帧的方案，可以解决目前各类镜头普遍存在的单帧成像难以覆盖完整车身的问题，而且，本技术采用多帧视频方案，可以实现车辆到达视场和离开视场的信号的捕获，摒弃传统的传感器方案进行车辆到达和车辆离开的方案，本技术的产品实测效果的准确率可以达到99％～100％，满足收费站高准确的需求。
139.此外，本技术采用枪机成像进行车轮分类，可以解决视场图像无法区分单侧双轮的问题，可提升轮轴技术准确率，且产品输出车轮的信息更为丰富，可以辅助车辆的超重等应用的计算。并且，本技术采用跟踪目标的跟踪方案，可解决车上车问题，使得轮轴不会误绑，车辆的轮轴计数更为准确。
140.再者，本技术同时给出计费平台荷载人数的信息时，可以实现计费平台用于两轮客车的细分收费。
141.总之，本技术对根据车型进行计费的出入口具有普适性，不仅可以得到车辆的完整拼图图像吗，实时给出车辆到达和离开信号，同步给出轮轴数目，可为高效收费提供有效保障，提升收费站的高效运行。同时，本技术基于轮轴的数目统计，荷载人数的识别，可有效支持摄像设备的新增功能。
142.可以理解的是，为了实现上述功能，摄像设备包含了执行各个功能相应的硬件和/或软件模块。结合本文中所公开的实施例描述的各示例的算法步骤，本技术能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以结合实施例对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
143.本实施例可以根据上述方法示例对摄像设备进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块可以采用硬件的形式实现。需要说明的是，本实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
144.在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图13示出了上述实施例中涉及的电子设备130的一种可能的组成示意图，如图13所示，该电子设备130可以包括：绑定单元1301、拼图单元1302、发送单元1303、检测单元1304和属性获取单元1305。
145.其中，绑定单元1301可以用于支持电子设备130执行上述步骤501、步骤605、步骤等，和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
146.拼图单元1302可以用于支持电子设备130执行上述步骤502、606、607等，和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
147.发送单元1303可以用于支持电子设备130执行上述步骤503、609等，和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
148.检测单元1304可以用于支持电子设备130执行上述步骤601、步骤602等，和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
149.属性获取单元1305可以用于支持电子设备130执行上述步骤603、604、608等，和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
150.需要说明的是，上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。
151.本实施例提供的电子设备130，用于执行上述车辆识别方法，因此可以达到与上述实现方法相同的效果。
152.在采用集成的单元的情况下，电子设备130可以包括处理模块、存储模块和通信模块。其中，处理模块可以用于对摄像设备130的动作进行控制管理，例如，可以用于支持电子设备130执行上述绑定单元1301、拼图单元1302、检测单元1304和属性获取单元1305执行的步骤。存储模块可以用于支持电子设备130存储程序代码和数据等。通信模块，可以用于支持电子设备130与其他设备的通信，例如与用户设备的通信。
153.其中，处理模块可以是处理器或控制器。其可以实现或执行结合本技术公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，数字信号处理(digital signal processing，dsp)和微处理器的组合等等。存储模块可以是存储器。通信模块具体可以为射频电路、蓝牙芯片、wi-fi芯片等与其他电子设备交互的设备。
154.在一个实施例中，当处理模块为视频信号处理器，存储模块为存储器，通信模块为收发器时，本实施例所涉及的电子设备可以为具有图14所示结构的摄像机，该摄像机还包括摄像头，用于获取视频帧。
155.本技术实施例还提供一种电子设备，包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器。该一个或多个存储器与一个或多个处理器耦合，一个或多个存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当一个或多个处理器执行计算机指令时，使得电子设备执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的车辆识别方法。
156.本技术的实施例还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有计算机指令，当该计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的车辆识别方法。
157.本技术的实施例还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述相关步骤，以实现上述实施例中电子设备执行的车辆识别方法。
158.另外，本技术的实施例还提供一种装置，这个装置具体可以是芯片，组件或模块，该装置可包括相连的处理器和存储器；其中，存储器用于存储计算机执行指令，当装置运行时，处理器可执行存储器存储的计算机执行指令，以使芯片执行上述各方法实施例中电子设备执行的车辆识别方法。
159.其中，本实施例提供的电子设备、计算机存储介质、计算机程序产品或芯片均用于执行上文所提供的对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文所提供的对应的方法中的有益效果，此处不再赘述。
160.本技术另一实施例提供了一种系统，该系统可以包括上述电子设备、用户设备和计费平台，可以用于实现上述车辆识别方法。
161.通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述
的全部或者部分功能。
162.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
163.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
164.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
165.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
166.以上内容，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。