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申请/专利权人：航天宏图信息技术股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于无人机的违法占用应急车道的AI检测方法及装置，包括：控制无人机沿预设航线对目标道路进行巡检，并控制无人机以第一焦距采集目标道路对应的巡检图像；通过预先训练的多任务检测模型，针对巡检图像执行车辆检测任务和车道分割任务，得到车辆检测结果和应急车道分割结果，以判断是否存在位于目标道路中的应急车道内的车辆；如果是，控制无人机以第二焦距采集车辆对应的车辆图像；基于车辆图像得到违法占用检测结果和或车牌识别结果。本发明可以准确地对车辆违法占用应急车道的情况进行检测，还可以显著降低检测违法占用应急车道所需的运算量，有助于降低对硬件的要求和检测成本。

主权项：1.一种基于无人机的违法占用应急车道的AI检测方法，其特征在于，包括：控制无人机沿预设航线对目标道路进行巡检，并控制所述无人机以第一焦距采集所述目标道路对应的巡检图像；其中，所述巡检图像显示的内容包含所述目标道路以及在所述目标道路上行驶的车辆；通过预先训练的多任务检测模型，针对所述巡检图像执行车辆检测任务和车道分割任务，得到车辆检测结果和应急车道分割结果，以判断是否存在位于所述目标道路中的应急车道内的车辆；如果是，控制所述无人机以第二焦距采集所述车辆对应的车辆图像；其中，所述第二焦距大于所述第一焦距；基于所述车辆图像，针对所述车辆执行违法占用检测任务得到违法占用检测结果，和或，针对所述车辆执行车牌识别任务得到车牌识别结果；所述多任务检测模型包括编码器和解码器，所述编码器包括特征提取网络、车辆检测网络和车道分割网络；所述特征提取网络为共享的Backbone网络，所述Backbone网络使用c2f单元代替c3单元，所述c2f单元包括CBS层、Split层、n个Bottleneck层、连接层和另一个CBS层；所述特征提取网络包括多个特征提取子网络；所述车辆检测网络包括多个车辆检测子网络，所述车辆检测子网络与每个所述特征提取子网络一一对应，在所述车辆检测子网络与所述特征提取子网络之间引入有第一混合注意力模块；所述车道分割网络包括多个车道分割子网络，所述车道分割子网络与指定的多个所述特征提取子网络一一对应，在所述车道分割子网络与所述特征提取子网络之间引入有第二混合注意力模块；通过预先训练的多任务检测模型，针对所述巡检图像执行车辆检测任务和车道分割任务，得到车辆检测结果和应急车道分割结果的步骤，包括：通过所述特征提取网络，提取所述巡检图像的多尺寸初始特征信息；通过所述车辆检测网络，对多尺寸的所述初始特征信息进行融合得到车辆特征信息；以及通过所述车道分割网络，对多尺寸的所述初始特征信息进行融合得到车道特征信息；通过所述解码器，基于所述车辆特征信息确定车辆检测结果，以及基于所述车道特征信息确定应急车道分割结果；通过所述车辆检测网络，对多尺寸的所述初始特征信息进行融合得到车辆特征信息的步骤，包括：通过所述第一混合注意力模块，基于当前的车辆检测网络对应的所述特征提取子网络输出的所述初始特征信息，和前一所述车辆检测子网络对应的所述特征提取子网络输出的所述初始特征信息进行特征融合，得到目标融合后特征信息；通过所述车辆检测子网络，基于所述第一混合注意力模块输出的所述目标融合后特征信息和前一所述车辆检测子网络输出的车辆特征信息，确定当前的所述车辆检测子网络输出的车辆特征信息；通过所述车道分割网络，对多尺寸的所述初始特征信息进行融合得到车道特征信息的步骤，包括：通过所述第二混合注意力模块，基于当前的车道分割网络对应的所述特征提取子网络输出的所述初始特征信息，和下一所述车辆检测子网络对应的所述特征提取子网络输出的所述初始特征信息进行特征融合，得到目标融合后特征信息；通过所述车道分割子网络，基于所述第二混合注意力模块输出的所述目标融合后特征信息和前一所述车道分割子网络输出的车道特征信息，确定当前的所述车道分割子网络输出的车道特征信息；第一混合注意力模块和第二混合注意力模块均包括第一注意力子单元和第二注意力子单元；所述第一注意力子单元用于对输入的两个特征信息进行空间注意力处理；所述第二注意力子单元用于对输入的两个特征信息进行通道注意力处理。

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