车辆速度的估计模型训练方法、估计方法、装置及设备与流程

本申请涉及速度测量，具体而言，涉及一种车辆速度的估计模型训练方法、估计方法、装置及设备。

背景技术：

1、由于车辆货运场景中的车辆经营者，通过对车辆司机以及车辆速度区间的监测估计分析，以完成车辆的调度，其中，车辆的调度的过程中，车辆经营者通常选用gps(globalpositioning system，全球定位系统)设备对车辆速度区间进行监测估计分析。

2、但在gps设备处于损坏的情况下，或遇到隧道、山区等gps信号弱的地方，车辆经营者无法对移动过程中的车辆速度区间进行监测估计分析，既降低了车辆速度区间的测量效率，又降低了车辆速度区间的测量准确性，从而引起对车辆速度区间的预测估计效果不理想。

技术实现思路

1、本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种车辆速度的估计模型训练方法、估计方法、装置及设备，以解决现有技术中由于gps设备损坏或gps信号弱，车辆经营者无法对移动过程中的车辆速度区间进行预测估计的问题。

2、为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种车辆速度的估计模型训练方法，所述方法包括：

4、获取预设场景的车辆的视频流，确定并标注各所述视频流对应的速度区间；

5、按照预设规则，在所述视频流中提取多帧样本视频帧；

6、采用所述样本视频帧以及预设模型算法，训练获取速度区间估计模型，所述速度区间估计模型用于估计车辆的速度区间。

7、可选地，所述按照预设规则，在所述视频流中提取多帧样本视频帧，包括：

8、在所述视频流中，按照预设间隔提取多帧样本视频帧。

9、可选地，所述按照预设规则，在所述视频流中提取多帧样本视频帧之后，还包括：

10、对所述样本视频帧进行灰度化处理，获取处理后的视频帧；

11、并将所述处理后的视频帧叠加为rgb彩色图像，作为最终的样本视频帧。

12、可选地，所述按照预设规则，在所述视频流中提取多帧样本视频帧，包括：

13、在所述视频流中，按照预设间隔提取3帧样本视频帧。

14、可选地，所述获取预设场景的车辆的视频流，确定并标注各所述视频流对应的速度区间，包括：

15、获取车辆前置摄像装置采集的车辆运行过程中的视频流；

16、根据各所述视频流的速度区间，将所述视频流进行分类，并标注各分类对应的速度区间。

17、第二方面，本申请实施例提供了一种车辆速度的估计方法，所述方法包括：

18、采集车辆的当前待预测视频流；

19、按照预设规则，在所述当前待预测视频流中提取多帧预测视频帧；

20、将所述预测视频帧代入权利要求1-5任一项训练的所述速度区间估计模型中，获取所述当前待预测视频流对应的速度区间。

21、可选地，所述按照预设规则，在所述当前待预测视频流中提取多帧预测视频帧之后，还包括：

22、对所述预测视频帧进行灰度化处理，获取处理后的预测视频帧；

23、并将所述处理后的预测视频帧叠加为rgb彩色图像，作为最终的预测视频帧。

24、第三方面，本申请实施例还提供了一种车辆速度的估计模型训练装置，所述装置包括：

25、获取模块，用于获取预设场景的车辆的视频流，确定并标注各所述视频流对应的速度区间；

26、提取模块，用于按照预设规则，在所述视频流中提取多帧样本视频帧；

27、训练模块，用于采用所述样本视频帧以及预设模型算法，训练获取速度区间估计模型，所述速度区间估计模型用于估计车辆的速度区间。

28、第四方面，本申请实施例还提供了一种车辆速度的估计装置，所述装置包括：

29、采集模块，用于采集车辆的当前待预测视频流；

30、预测模块，用于按照预设规则，在所述当前待预测视频流中提取多帧预测视频帧；

31、区间模块，用于将所述预测视频帧代入权利要求1-5任一项训练的所述速度区间估计模型中，获取所述当前待预测视频流对应的速度区间。

32、第五方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现第一方面任一所述的车辆速度的区间估计方法和第二方面任一所述的车辆速度的估计方法。

33、相对于现有技术而言，本申请具有以下有益效果：

34、本申请的实施例提供了一种车辆速度的估计模型训练方法、估计方法、装置及设备，涉及速度测量技术领域。该估计模型训练方法包括：获取预设场景的车辆的视频流，确定并标注各视频流对应的速度区间，按照预设规则，在视频流中提取多帧样本视频帧，采用样本视频帧以及预设模型算法，训练获取速度区间估计模型，速度区间估计模型用于估计车辆的速度区间。由此，相比于传统的车辆速度区间的监测估计分析，本申请的速度区间估计模型，可在gps设备损坏或gps信号弱的情况下，实现了对车辆速度区间的预测估计，既提高了车辆速度区间的测量效率，又提高了车辆速度区间的测量准确性，同时，也使车辆经营者实现了对车辆的调度。

技术特征：

1.一种车辆速度的估计模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的车辆速度的估计模型训练方法，其特征在于，所述按照预设规则，在所述视频流中提取多帧样本视频帧，包括：

3.根据权利要求1或2所述的车辆速度的估计模型训练方法，其特征在于，所述按照预设规则，在所述视频流中提取多帧样本视频帧之后，还包括：

4.根据权利要求3所述的车辆速度的估计模型训练方法，其特征在于，所述按照预设规则，在所述视频流中提取多帧样本视频帧，包括：

5.根据权利要求1所述的车辆速度的估计模型训练方法，其特征在于，所述获取预设场景的车辆的视频流，确定并标注各所述视频流对应的速度区间，包括：

6.一种车辆速度的估计方法，其特征在于，所述方法包括：

7.根据权利要求6所述的车辆速度的估计方法，其特征在于，所述按照预设规则，在所述当前待预测视频流中提取多帧预测视频帧之后，还包括：

8.一种车辆速度的估计模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种车辆速度的估计装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-5任一所述的车辆速度的区间估计方法和权利要求6-7任一所述的车辆速度的估计方法。

技术总结
本申请的实施例提供了一种车辆速度的估计模型训练方法、估计方法、装置及设备，涉及速度测量技术领域。该估计模型训练方法包括：获取预设场景的车辆的视频流，确定并标注各视频流对应的速度区间，按照预设规则，在视频流中提取多帧样本视频帧，采用样本视频帧以及预设模型算法，训练获取速度区间估计模型，其中，速度区间估计模型用于估计车辆的速度区间。由此，本申请的速度区间估计模型，可在GPS设备损坏或GPS信号弱的情况下，实现了对车辆速度区间的预测估计，既提高了车辆速度区间的测量效率，又提高了车辆速度区间的测量准确性，同时，也使车辆经营者实现了对车辆的调度。

技术研发人员：刘双岭,曹桂锋
受保护的技术使用者：北京汇通天下物联科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14