(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111655799.4 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 北京精英路通科技有限公司 地址 100196 北京市通州区环科中路17号 17幢2层101室 (72)发明人 师小凯　张政　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 杜月 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 20/58(2022.01) G08G 1/14(2006.01) (54)发明名称 基于视频的车辆匹配方法、 装置、 电子设备 及存储介质 (57)摘要 本公开提出了基于视频的车辆匹配方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 人工智能技术领域， 具 体涉及计算机视觉、 智能交通技术领域， 方案为： 从视频帧图像中获取具有第一待匹配车辆的第 一目标图像和具有第二待匹配车辆的第二目标 图像； 对第一目标图像和所述第二目标图像进行 识别， 以得到第一待匹配车辆对应的第一关键点 信息和第一属性信息， 以及第二待匹配车辆对应 的第二关键点信息和第二属性信息； 在第一属性 信息与第二属性信息匹配的情况下， 根据第一关 键点信息和第二关键点信息， 确定第一待匹配车 辆与第二待匹配车辆的匹配结果。 由此， 可提升 车辆匹配的匹配效率和可信 度， 降低因为角度变 换， 遮挡等导致的匹配不一致， 提升了车辆匹配 结果的有效性。 权利要求书4页 说明书15页 附图9页 CN 114510996 A 2022.05.17 CN 114510996 A 1.一种基于 视频的车辆匹配方法， 包括： 从视频帧图像中获取具有第一待匹配车辆的第一目标图像和具有第二待匹配车辆的 第二目标图像； 对所述第一目标图像和所述第 二目标图像进行识别， 以得到所述第 一待匹配车辆对应 的第一关键点信息和 第一属性信息， 以及所述第二待匹配车辆对应的第二关键点信息和 第 二属性信息； 在所述第一属性信 息与所述第 二属性信 息匹配的情况下， 根据 所述第一关键点信 息和 所述第二关键点信息， 确定所述第一待匹配车辆与所述第二待匹配车辆的匹配结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述在第 一属性信 息与第二属性信 息匹配的情况 下， 根据第一关键点信息和第二关键点信息， 确定所述第一待匹配车辆与所述第二待匹配 车辆的匹配结果， 包括： 从所述第二关键点信 息包含的至少一个第 二关键点中， 确定所述第 一关键点信 息包含 的各第一关键点所匹配的目标关键点， 以得到相互匹配的关键点对； 在所述关键点对的数量大于设定匹配数量阈值时， 获取设定的匹配精度； 在所述匹配精度小于设定精度阈值 时， 确定所述第 一待匹配车辆与 所述第二待匹配车 辆匹配。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 在所述关键点对的数量小于或等于设定匹配数量阈值时， 或者， 在所述匹配精度大于 或等于设定精度阈值时， 根据图像坐标系与世界坐标系之间的映射关系， 将所述第一待匹 配车辆在所述第一目标图像中的区域的各点变换至所述世界坐标系下， 将所述第二待匹配 车辆在所述第二目标图像中的区域的各点变换至所述世界坐标系下， 以得到所述第一待匹 配车辆的尺寸信息和位姿信息， 以及所述第二待匹配车辆的尺寸信息和位姿信息； 根据所述第 一待匹配车辆的尺寸信 息和位姿信 息， 以及所述第 二待匹配车辆的尺寸信 息和位姿信息， 确定所述第一待匹配车辆与所述第二待匹配车辆的匹配结果。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述位姿信息包括车身方向， 所述根据所述第一 待匹配车辆的尺寸信息和位姿信息， 以及所述第二待匹配车辆的尺寸信息和 位姿信息， 确 定所述第一待匹配车辆与所述第二待匹配车辆的匹配结果， 包括： 从所述第一目标图像中提取所述第 一待匹配车辆的第 一侧面图像， 以及从所述第 二目 标图像中提取 所述第二待匹配车辆的第二侧面图像； 根据所述第 一待匹配车辆的车身方向与 所述第二待匹配车辆的车身方向的异同， 对所 述第一侧面图像与所述第二侧面图像进行对齐， 以得到对齐后的第一侧面图像和 第二侧面 图像； 将所述对齐后的第 一侧面图像与第 二侧面图像输入至相似度模型中， 以得到所述对齐 后的第一侧面图像与第二侧面图像的相似度； 根据所述相似度与设定相似度阈值， 确定所述第 一待匹配车辆与所述第 二待匹配车辆 的匹配结果。 5.根据权利要求4所述的方法， 其中， 所述根据所述相似度与设定相似度阈值， 确定所 述第一待匹配车辆与所述第二待匹配车辆的匹配结果之前， 还 包括： 根据所述第 一待匹配车辆的尺寸信 息与所述第二待匹配车辆的尺寸信 息， 生成第 一相权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114510996 A 2似度阈值； 在所述匹配精度大于或等于设定精度阈值时， 生成第二相似度阈值； 根据所述第一相似度阈值与所述第二相似度阈值， 确定所述设定相似度阈值。 6.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述第一属性信息包括： 所述第一待匹配车辆的 第一颜色和第一车型； 所述第二属性信息包括所述第二待匹配车辆的第二颜色和第二车 型； 所述在所述第一属 性信息与所述第二属 性信息匹配的情况下， 根据所述第一关键点信 息和所述第二关键点信息， 确定所述第一待匹配车辆与所述第二待匹配车辆的匹配结果之 前， 还包括： 对所述第一颜色与所述第二颜色进行比对； 在所述第一颜色与 所述第二颜色匹配的情况下， 对所述第 一车型与 所述第二车型进行 比对； 在所述第一车型与 所述第二车型匹配的情况下， 确定所述第 一属性信 息和所述第 二属 性信息匹配。 7.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述在所述第 一属性信 息与所述第 二属性信 息匹 配的情况下， 从所述第二关键点信息包含的至少一个第二关键点中， 确定所述第一关键点 信息包含的各第一关键点所匹配的目标关键点， 以得到相互匹配的关键点对， 包括： 获取任一所述第 一关键点在所述第 一目标图像中的第 一坐标信 息， 并获取所述第 二关 键点信息中的各第二关键点在所述第二目标图像中的第二 坐标信息； 根据所述第一目标图像或所述第二目标图像的尺寸信息， 确定位置 差阈值； 根据各所述第 二关键点的第 二坐标信 息与所述第一坐标信 息之间的差值， 从各所述第 二关键点中确定所述差值小于所述 位置差阈值的目标关键点； 将所述第一关键点与所述目标关键点， 作为关键点对。 8.根据权利要求1 ‑7中任一项所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 在所述第一待 匹配车辆与 所述第二待匹配车辆的匹配时， 将所述第 一目标图像与 所述 第二目标图像作为训练数据中的正样本数据； 在所述第一待 匹配车辆与 所述第二待匹配车辆的不匹配时， 将所述第 一目标图像与 所 述第二目标图像作为训练数据中的负 样本数据； 采用训练数据中的正样本数据和/或负样本数据， 对相似度模型中的模型参数进行调 整。 9.一种基于 视频的车辆匹配装置， 包括： 第一获取模块， 用于从视频帧图像中获取具有第 一待匹配车辆的第 一目标图像和具有 第二待匹配车辆的第二目标图像； 识别模块， 用于对所述第一目标图像和所述第二目标图像进行识别， 以得到所述第一 待匹配车辆对应的第一关键点信息和 第一属性信息， 以及所述第二待匹配车辆对应的第二 关键点信息和第二属性信息； 第一确定模块， 用于在所述第一属性信息与所述第二属性信息匹配的情况下， 根据所 述第一关键点信息和所述第二关键点信息， 确定所述第一待匹配车辆与所述第二待匹配车 辆的匹配结果。 10.根据权利要求9所述的装置， 其中， 所述第一确定模块， 具体用于：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114510996 A 3