(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 202211123965.0 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 北京罗克维尔斯科技有限公司 地址 101300 北京市顺 义区高丽营镇恒兴 路4号院1幢10 3室 （科技创新功能 区） (72)发明人 张一鸣　 (74)专利代理 机构 北京开阳星知识产权代理有 限公司 1 1710 专利代理师 袁义科 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 20/58(2022.01) G06T 7/246(2017.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 20/56(2022.01) (54)发明名称 目标状态识别方法、 装置、 设备、 存储介质及 车辆 (57)摘要 本公开涉及一种目标状态识别方法、 装置、 设备、 存储介质及车辆。 本公开实施例， 通过 获取 目标车辆行驶方向的道路图像； 基于道路图像， 获取道路图像中的目标的目标跟踪框， 以及目标 跟踪框中包含的目标对应的目标像素和目标跟 踪框中包含的目标之外的其他目标对应的其他 像素， 目标包括行人和骑行人； 将目标跟踪框中 包含的目标像素与 目标跟踪框中包含的其他像 素进行对比， 确定目标的状态， 可 以获得目标的 多个不同的状态， 增加了目标状态的种类， 提高 了目标状态识别的准确性， 可以为智能驾驶提供 更多的目标状态信息， 提高了智能驾驶的安全 性。 权利要求书2页 说明书11页 附图6页 CN 115546889 A 2022.12.30 CN 115546889 A 1.一种目标状态 识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标 车辆行驶方向的道路图像； 基于所述道路图像， 获取所述道路图像中的目标的目标跟踪框， 以及所述目标跟踪框 中包含的所述目标对应的目标像素和所述目标跟踪框中包含的所述目标之外的其他目标 对应的其 他像素， 所述目标包括行 人和骑行 人； 将所述目标跟踪框中包含的所述目标像素与所述目标跟踪框中包含的所述其他像素 进行对比， 确定所述目标的状态。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述目标跟踪框 中包含的所述目标 像素与所述目标跟踪框中包 含的所述 其他像素进行对比， 确定所述目标的状态， 包括： 统计所述目标跟踪框中包 含的目标像素的数量和所述 其他像素的数量； 计算所述 其他像素的数量与所述目标像素的数量之间的第一比例； 若所述第一比例大于第 一预设阈值， 则确定所述目标的状态为所述目标被所述其他目 标遮挡。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述其他目标包括道路行驶区域， 所述将 所述目标跟踪框中包含的所述目标像素与所述目标跟踪框中包含的所述其他像素进行对 比， 确定所述目标的状态， 包括： 统计所述目标跟踪框中包 含的目标像素的数量和道路行驶区域的像素的数量； 计算所述道路行驶区域的像素的数量与所述目标像素的数量之间的第二比例； 若所述第二比例大于第 二预设阈值， 则确定所述目标的状态为所述目标在所述道路行 驶区域中。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述道路图像， 获取所述道路图 像中的目标的目标跟踪框之后， 所述方法还 包括： 基于所述目标跟踪框在所述道路图像中的位置， 确定所述目标的状态。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标跟踪框在所述道路图像 中的位置， 确定所述目标的状态， 包括： 确定所述目标跟踪框的下框线中点像素在所述道路图像中的位置； 基于所述下框线中点像素在所述道路图像中的位置， 确定所述目标的状态。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述下框线中点像素在所述道路 图像中的位置， 确定所述目标的状态， 包括： 若所述下框线中点像素的位置处于所述道路图像底部的第 一预设像素区域内， 则确定 所述目标的状态为所述目标处于所述目标 车辆的近距离处； 若所述下框线中点像素的位置与所述道路图像中的消失像素点的距离小于预设距离 阈值， 则确定所述目标的状态为所述目标处于所述目标 车辆的远距离处； 若所述下框线中点像素的位置处于所述道路图像左下角或右下角的第二预设像素区 域内， 则确定所述目标的状态为所述目标切入画面。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标跟踪框包括行人跟踪框、 骑行人 跟踪框以及骑行人融合框中的至少一种， 所述骑行人融合框中包括行人跟踪框和骑行人跟 踪框。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述道路图像， 获取所述道路图权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546889 A 2像中的目标的目标跟踪框之后， 所述方法还 包括： 当所述目标跟踪框 中所述行人跟踪框和所述骑行人跟踪框都存在时， 获取所述行人跟 踪框和所述 骑行人跟踪框之间的纵向距离； 若所述纵向距离大于预设距离阈值， 则将所述骑行人跟踪框确定为调整后的目标跟踪 框； 若所述纵向距离小于或等于预设距离阈值， 则将所述行人跟踪框和所述骑行人跟踪框 进行融合， 生成骑行 人融合框； 将所述骑行人融合框确定为调整后的目标跟踪框； 将所述调整后的目标跟踪框中包含的所述目标像素与所述调整后的目标跟踪框中包 含的所述 其他像素进行对比， 确定所述目标的状态。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述目标跟踪框 中包含的所述目标 像素与所述 目标跟踪框中包含的所述其他像素进行对比， 确定所述 目标的状态之后， 所述 方法还包括： 将所述目标的状态确定为第一状态； 针对每个第一状态， 获取 预设数量帧所述第一状态对应的道路图像； 将各所述道路图像中的所述目标跟踪框中包含的所述目标像素与所述目标跟踪框中 包含的所述 其他像素进行对比， 确定各 所述道路图像中所述目标的第二状态； 统计所述第二状态中与所述第一状态相同的状态数量； 若所述状态数量与 所述预设数量的第 三比例大于第 三预设阈值， 则确定所述第 一状态 为所述目标的真实状态。 10.一种目标状态 识别装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取目标 车辆行驶方向的道路图像； 第二获取模块， 用于基于所述道路图像， 获取所述道路图像中的目标的目标跟踪框， 以 及所述目标跟踪框中包含的所述目标对应的目标像素和所述目标跟踪框中包含的所述目 标之外的其 他目标对应的其 他像素， 所述目标包括行 人和骑行 人； 第一确定模块， 用于将所述目标跟踪框 中包含的所述目标像素与所述目标跟踪框 中包 含的所述 其他像素进行对比， 确定所述目标的状态。 11.一种车 载终端， 其特 征在于， 包括： 存储器和处理器， 其中， 所述存储器中存储有计算机程序， 当所述计算机程序被所述处 理器执行时， 实现如权利要求1 ‑9中任一项所述的目标状态 识别方法。 12.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有计算机程序， 当所 述计算机程序被处 理器执行时， 实现如权利要求1 ‑9中任一项所述的目标状态 识别方法。 13.一种车辆， 其特 征在于， 所述车辆包括权利要求1 1所述的车 载终端。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546889 A 3