基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质

1.本技术涉及但不限于目标识别技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.为了节省出行时间，人们经常选择搭乘出租车的出行方式，随着科技的发展，无人驾驶车辆逐渐进入人们的日常生活中，无人驾驶车辆也可以作为出租车，以提高人们的出行便利。
3.相关技术中，在出租车的叫车过程中，利用卫星定位系统对乘客和车辆的定位，但是这种定位方式的精度较差，车辆到达指定位置后，利用车辆上设置的人像识别系统进行人像识别，在人群中识别出目标乘客，但是人与人之间的人像特征具有一定的相似性，导致人像识别结果容易出现错误，无法准确识别目标，亟需一种准确的目标识别方法。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质，能够有效提高目标识别的精确性。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种基于机器视觉的目标识别方法，应用于车辆的控制系统，包括：
6.接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频；
7.对所述第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，其中，所述第一指示光由对应的设备光源产生，所述设备光源设置在对应的终端上；
8.在所述第一道路视频中，对各个所述第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个所述终端的第一光脉冲信息；
9.将各个所述第一光脉冲信息分别与所述目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；
10.根据所述比对结果，在各个所述终端中确定所述目标终端；
11.根据所述目标终端对应的所述第一发光区域，确定所述目标终端的第一位置信息。
12.根据本技术第一方面的一些实施例，所述接收目标光脉冲信息，包括：
13.当所述目标终端与所述车辆存在配对关系时，接收目标光脉冲信息，其中，所述目标光脉冲信息由所述配对关系生成；
14.或者，当所述目标终端与所述车辆不存在配对关系时，接收目标光脉冲信息，其中，所述目标光脉冲信息由预设的匹配规则生成。
15.根据本技术第一方面的一些实施例，所述对所述第一道路视频进行目标识别，得到多个第一发光区域，包括：
16.对所述第一道路视频进行显著性提取，得到至少一个候选显著区域；
17.确定所述候选显著区域的区域亮度；
18.当所述区域亮度大于预设的亮度阈值时，将所述候选显著区域作为第一发光区域。
19.根据本技术第一方面的一些实施例，所述目标光脉冲信息包括目标脉冲宽度信息和目标光波长信息，所述第一光脉冲信息包括候选脉冲宽度信息和候选光波长信息；所述根据所述比对结果，在各个所述终端中确定所述目标终端，包括：
20.当比对结果指示所述候选脉冲宽度信息与所述目标脉冲宽度信息相同，且所述候选光波长信息与所述目标光波长信息相同时，将所述第一光脉冲信息对应的所述终端作为目标终端。
21.根据本技术第一方面的一些实施例，所述对所述第一道路视频进行目标识别，包括：
22.接收所述目标终端的上车位置信息；
23.获取车辆实时位置信息；
24.当所述车辆实时位置信息与所述上车位置信息之间的距离小于预设的距离阈值，对所述第一道路视频进行目标识别。
25.根据本技术第一方面的一些实施例，所述车辆设置有车灯，所述方法还包括：
26.根据所述目标光脉冲信息，生成灯光控制指令；
27.向所述车灯发送所述灯光控制指令，以使所述车灯产生携带有所述目标光脉冲信息的第二指示光。
28.第二方面，本技术实施例提供了一种基于机器视觉的目标识别方法，应用于终端，包括：
29.接收第一光脉冲信息；
30.根据所述第一光脉冲信息，产生第一指示光，其中，所述第一指示光用于使车辆控制系统获取的第一道路视频携带有所述第一光脉冲信息，所述车辆控制系统用于执行如第一方面所述的基于机器视觉的目标识别方法。
31.根据本技术第二方面的一些实施例，所述方法还包括：
32.获取第二道路视频；
33.对所述第二道路视频进行目标识别，得到多个第二指示光对应的第二发光区域，其中，所述第二指示光由对应的车灯产生，所述车灯设置在对应的车辆上；
34.在所述第二道路视频中，对各个所述第二发光区域进行光脉冲识别，得到各个所述车辆的第二光脉冲信息；
35.将各个所述第二光脉冲信息分别与所述目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；
36.根据所述比对结果，在各个所述车辆中确定所述目标车辆；
37.根据所述目标车辆对应的所述第二发光区域，确定所述目标车辆的第二位置信息；
38.显示所述第二位置信息。
39.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一
方面所述的基于机器视觉的目标识别方法，或者实现如第二方面所述的基于机器视觉的目标识别方法。
40.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如第一方面所述的基于机器视觉的目标识别方法，或者实现如第二方面所述的基于机器视觉的目标识别方法。
41.本技术提出的基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质，本技术实施例包括：接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频；对第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，其中，第一指示光由对应的设备光源产生，设备光源设置在对应的终端上；在第一道路视频中，对各个第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个终端的第一光脉冲信息；将各个第一光脉冲信息分别与目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；根据比对结果，在各个终端中确定目标终端；根据目标终端对应的第一发光区域，确定目标终端的第一位置信息。根据本技术实施例提供的方案，接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频，随后，对第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，并在第一道路视频中，对各个第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个终端的第一光脉冲信息，以便于基于目标光脉冲信息，将目标光脉冲信息与第一光脉冲信息进行比对，实现对第一光脉冲信息的筛选。并且，基于第一道路视频进行光脉冲识别，能够保证第一光脉冲信息的完整性，进而有效保证目标识别的精确性。根据比对结果，在各个终端中确定目标终端，以实现精确地识别目标终端，再根据目标终端对应的第一发光区域，确定目标终端的第一位置信息，以便于车辆能够根据第一位置信息准确到达目标终端所在的位置。可见，本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法，利用目标光脉冲信息和第一道路视频中的第一光脉冲信息进行比对，根据比对结果确定目标终端，相较于相关技术中采用人像识别系统进行目标识别的技术方案，能够有效提高目标识别的精确性。
附图说明
42.附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
43.图1是本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法的一种可选的步骤流程图；
44.图2是本技术实施例提供的第一发光区域确定方法的步骤流程图；
45.图3是本技术实施例提供的目标终端确定方法的步骤流程图；
46.图4是本技术实施例提供的目标识别方法的步骤流程图；
47.图5是本技术实施例提供的生成灯光控制指令的一种可选的步骤流程图；
48.图6是本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法的另一种可选的步骤流程图；
49.图7是本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法的步骤流程图；
50.图8是本技术实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
51.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
52.在本技术的描述中，若干个的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。
53.需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书、权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
54.相关技术中，在出租车的叫车过程中，利用卫星定位系统对乘客和车辆的定位，但是这种定位方式的精度较差，车辆到达指定位置后，利用车辆上设置的人像识别系统进行人像识别，在人群中识别出目标乘客，但是人与人之间的人像特征具有一定的相似性，导致人像识别结果容易出现错误，无法准确识别目标，亟需一种准确的目标识别方法。
55.针对无法准确识别目标的问题，本技术提供了一种基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质，该方法包括：接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频；对第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，其中，第一指示光由对应的设备光源产生，设备光源设置在对应的终端上；在第一道路视频中，对各个第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个终端的第一光脉冲信息；将各个第一光脉冲信息分别与目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；根据比对结果，在各个终端中确定目标终端；根据目标终端对应的第一发光区域，确定目标终端的第一位置信息。根据本技术实施例提供的方案，接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频，随后，对第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，并在第一道路视频中，对各个第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个终端的第一光脉冲信息，以便于基于目标光脉冲信息，将目标光脉冲信息与第一光脉冲信息进行比对，实现对第一光脉冲信息的筛选。并且，基于第一道路视频进行光脉冲识别，能够保证第一光脉冲信息的完整性，进而有效保证目标识别的精确性。根据比对结果，在各个终端中确定目标终端，以实现精确地识别目标终端，再根据目标终端对应的第一发光区域，确定目标终端的第一位置信息，以便于车辆能够根据第一位置信息准确到达目标终端所在的位置。可见，本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法，利用目标光脉冲信息和第一道路视频中的第一光脉冲信息进行比对，根据比对结果确定目标终端，相较于相关技术中采用人像识别系统进行目标识别的技术方案，能够有效提高目标识别的精确性。
56.本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质，具体通过如下实施例进行说明，首先描述本技术实施例中的基于机器视觉的目标识别方法。
57.本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法，涉及目标识别技术领域。本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法可应用于终端中，也可应用于服务器端中，还可以是运行于终端或服务器端中的软件。在一些实施例中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等；服务器端可以配置成独立的物理服务器，也可以配置成多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以配置成提供云服务、云数据
库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器；软件可以是实现基于机器视觉的目标识别方法的应用等，但并不局限于以上形式。
58.本技术可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本技术可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本技术，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
59.需要说明的是，在本技术的各个具体实施方式中，当涉及到需要根据用户信息、用户行为数据，用户历史数据以及用户位置信息等与用户身份或特性相关的数据进行相关处理时，都会先获得用户的许可或者同意，而且，对这些数据的收集、使用和处理等，都会遵守相关法律法规和标准。此外，当本技术实施例需要获取用户的敏感个人信息时，会通过弹窗或者跳转到确认页面等方式获得用户的单独许可或者单独同意，在明确获得用户的单独许可或者单独同意之后，再获取用于使本技术实施例能够正常运行的必要的用户相关数据。
60.下面结合附图，对本技术实施例作进一步阐述。
61.参照图1，图1是本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法的一种可选的步骤流程图，该基于机器视觉的目标识别方法可以应用于车辆控制系统，该基于机器视觉的目标识别方法包括但不限于有以下步骤：
62.步骤s110，接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频；
63.步骤s120，对第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，其中，第一指示光由对应的设备光源产生，设备光源设置在对应的终端上；
64.步骤s130，在第一道路视频中，对各个第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个终端的第一光脉冲信息；
65.步骤s140，将各个第一光脉冲信息分别与目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；
66.步骤s150，根据比对结果，在各个终端中确定目标终端；
67.步骤s160，根据目标终端对应的第一发光区域，确定目标终端的第一位置信息。
68.需要说明的是，车辆设置有车载摄像头，车辆控制系统与车载摄像头通信连接，车辆控制系统通过车载摄像头获取第一道路视频，管理员或者乘客可通过手机、手提电脑等终端与车辆控制系统通信连接。
69.可以理解的是，终端的设备光源所产生的第一指示光具有可调整性，第一指示光的发光规则、发光颜色和发光能量不同，其所对应的光脉冲信息也不相同。并且，光的传输稳定性较高，不易受到环境的干扰。因此，根据接收到的目标光脉冲信息，将各个终端的第一光脉冲信息与目标光脉冲信息进行比对，再根据比对结果确定目标终端，能够保证目标终端的识别准确性。
70.可以理解的是，接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频，随后，对第一道路
视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，以缩小识别区域，进而提高目标识别效率和精确度，其中，第一指示光由对应的设备光源产生，设备光源设置在对应的终端上。然后，在第一道路视频中，对各个第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个终端的第一光脉冲信息，以便于基于目标光脉冲信息，将目标光脉冲信息与第一光脉冲信息进行比对，实现对第一光脉冲信息的筛选。并且，基于第一道路视频进行光脉冲识别，能够保证第一光脉冲信息的完整性，进而有效保证目标识别的精确性。根据比对结果，当比对结果表示目标光脉冲信息与第一光脉冲信息相同，从各个终端中确定该第一光脉冲信息对应的终端为目标终端，以实现精确地识别目标终端，再根据目标终端对应的第一发光区域，确定目标终端的第一位置信息，以便于车辆能够根据第一位置信息准确到达目标终端所在的位置。可见，本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法，利用目标光脉冲信息和第一道路视频中的第一光脉冲信息进行比对，根据比对结果确定目标终端，相较于相关技术中采用人像识别系统进行目标识别的技术方案，能够有效提高目标识别的精确性。
71.另外，在一实施例中，图1所示实施例中的步骤s110的接收目标光脉冲信息，还包括但不限于有以下步骤：
72.当目标终端与车辆存在配对关系时，接收目标光脉冲信息，其中，目标光脉冲信息由配对关系生成；
73.或者，当目标终端与车辆不存在配对关系时，接收目标光脉冲信息，其中，目标光脉冲信息由预设的匹配规则生成。
74.可以理解的是，车辆控制系统与终端可以分别与云服务器通信连接，应用程序可以部署在云服务器中，在叫车过程中，乘客通过终端向云服务器发送叫车指令，云服务器在多个候选车辆中确定目标车辆，并将目标车辆与终端之间建立配对关系。
75.可以理解的是，当目标终端与车辆存在配对关系时，表示在叫车过程中，乘客通过目标终端向云服务器发送叫车指令，云服务器在多个候选车辆中确定一个车辆，并将目标终端与该车辆之间建立配对关系。随后，云服务器根据配对关系生成目标光脉冲信息，再由该车辆对应的车辆控制系统接收该目标光脉冲信息。
76.可以理解的是，当目标终端与车辆不存在配对关系时，表示在叫车过程中，乘客通过终端向云服务器发送叫车指令，但云服务器未能在多个候选车辆中确定目标车辆。并且，当前车辆也处于未建立配对关系的状态。云服务器根据预设的匹配规则生成目标光脉冲信息，该目标光脉冲信息表示目标终端处于叫车状态且未建立配对关系。车辆接收该目标光脉冲信息后，在行驶的过程中，能够根据目标光脉冲信息确定未建立配对关系的目标终端，并及时到达目标终端的位置，拓展了叫车途径，可以通过终端生成指示光实现路边即时叫车，提高乘客的叫车体验。
77.可以理解的是，在一实施例中，在云服务器根据预设的匹配规则生成目标光脉冲信息之后，云服务器可以根据预设的目标光脉冲信息发送规则，将目标光脉冲信息发送至目标终端附近的至少一个未建立配对关系的候选车辆。
78.可以理解的是，当无人驾驶车辆作为出租车，无人驾驶车辆可以在已配对的情况下，根据现有的定位系统到达预设的乘客上车点后，获取第一道路视频，并利用所接收到的目标光脉冲信息和第一道路视频中各个终端的第一光脉冲信息进行比对。根据比对结果，在各个终端中确定目标终端。也可以是，无人驾驶车辆在未配对的情况下，实时或者按照一
定时间间隔获取第一道路视频，并利用所接收到的目标光脉冲信息和第一道路视频中各个终端的第一光脉冲信息进行比对。根据比对结果，在各个终端中确定目标终端。基于目标光脉冲信息和第一光脉冲信息，实现车辆与目标终端之间的近距离交互，使得无人驾驶车辆精准识别并到达目标终端所在的位置。
79.另外，参照图2，在一实施例中，图1所示实施例中的步骤s120还包括但不限于有以下步骤：
80.步骤s210，对第一道路视频进行显著性提取，得到至少一个候选显著区域；
81.步骤s220，确定候选显著区域的区域亮度；
82.步骤s230，当区域亮度大于预设的亮度阈值时，将候选显著区域作为第一发光区域。
83.可以理解的是，对第一道路视频进行显著性提取，以识别到第一道路视频中与周围环境呈现明显的空间颜色区别的区域，并过滤冗余信息，得到至少一个候选显著区域，能够保证候选显著区域内的光脉冲信息的精确性。确定候选显著区域的区域亮度，当区域亮度大于预设的亮度阈值时，表示候选显著区域存在由设备光源产生的第一指示光，将候选显著区域作为第一发光区域，以减少后续光脉冲识别区域，能够有效提高光脉冲识别效率。
84.另外，参照图3，在一实施例中，目标光脉冲信息包括目标脉冲宽度信息和目标光波长信息，第一光脉冲信息包括候选脉冲宽度信息和候选光波长信息，图1所示实施例中的步骤s150还包括但不限于有以下步骤：
85.步骤s310，当比对结果指示候选脉冲宽度信息与目标脉冲宽度信息相同，且候选光波长信息与目标光波长信息相同时，将第一光脉冲信息对应的终端作为目标终端。
86.可以理解的是，终端的设备光源所产生的第一指示光可以是颜色变化的光，也可以是光强随时间变化的光，不同颜色的光对应的光波长不同，光强变化的间隔时间不同，对应的脉冲宽度也不同。因此，将目标脉冲宽度信息和选脉冲宽度信息进行比对，并将目标光波长信息和候选光波长信息进行比对，在候选脉冲宽度信息与目标脉冲宽度信息相同，且候选光波长信息与目标光波长信息相同的情况下，将第一光脉冲信息对应的终端作为目标终端，能够保证目标识别的精确性。
87.可以理解的是，可以基于预设的时间长度，将目标脉冲宽度信息和候选脉冲宽度信息进行比对，以判断目标脉冲宽度信息中的脉冲宽度变化情况和候选脉冲宽度信息中的脉冲宽度变化情况是否相同。并将目标光波长信息和候选光波长信息进行比对，以判断目标光波长信息中的光波长变化情况和候选光波长信息中的光波长变化情况是否相同，以保证目标光脉冲信息和候选光脉冲信息比对的精确性。
88.另外，参照图4，在一实施例中，图1所示实施例中的步骤s120中的对第一道路视频进行目标识别还包括但不限于有以下步骤：
89.步骤s410，接收目标终端的上车位置信息；
90.步骤s420，获取车辆实时位置信息；
91.步骤s430，当车辆实时位置信息与上车位置信息之间的距离小于预设的距离阈值，对第一道路视频进行目标识别。
92.可以理解的是，在车辆与目标终端建立配对关系的情况下，接收目标终端的上车位置信息，以便于车辆根据上车位置信息到达与上车位置信息对应的区域，获取车辆实时
位置信息，当车辆实时位置信息与上车位置信息之间的距离小于预设的距离阈值，表示车辆已经到达上车位置信息对应的附近区域，对第一道路视频进行目标识别，以实现车辆自动启动对目标终端的识别。
93.另外，在一实施例中，该基于机器视觉的目标识别方法包括但不限于有以下步骤：当对第一道路视频进行目标识别的时间长度达到预设的识别时间长度阈值，生成识别失败信息，并重新获取目标终端的上车位置信息。
94.可以理解的是，当对第一道路视频进行目标识别的时间长度达到预设的识别时间长度阈值，生成识别失败信息，能够避免车辆耗费过长的识别时间。并重新获取目标终端的上车位置信息，使得车辆能够根据重新获取到的上车位置信息进行路线规划，当车辆实时位置信息与重新获取到的上车位置信息之间的距离小于预设的距离阈值，对第一道路视频进行目标识别，以保证目标识别的效率和精确性。
95.另外，参照图5，在一实施例中，车辆设置有车灯，该基于机器视觉的目标识别方法还包括但不限于有以下步骤：
96.步骤s510，根据目标光脉冲信息，生成灯光控制指令；
97.步骤s520，向车灯发送灯光控制指令，以使车灯产生携带有目标光脉冲信息的第二指示光。
98.可以理解的是，根据目标光脉冲信息，生成车灯控制指令，并向车灯发送灯光控制指令，以使车灯产生携带有目标光脉冲信息的第二指示光，以便于目标终端能够识别该第二指示光，实现车辆和目标终端之间的相互识别，进而可以实现乘客根据终端所显示的识别结果确定车辆位置。
99.另外，在一实施例中，该应用于车辆控制系统的基于机器视觉的目标识别方法还可以包括但不限于有以下步骤：
100.对第一道路视频进行道路识别，确定道路信息；
101.根据目标终端对应的第一发光区域和道路信息，确定目标终端的第一位置信息。
102.可以理解的是，对第一道路视频进行道路识别，确定道路信息，在确定目标终端后，根据目标终端对应的第一发光区域和道路信息，确定目标终端的第一位置信息，避免弯道道路和斜坡道路等复杂的道路情况影响目标终端的位置判断，能够保证第一位置信息的精确性。
103.可以理解的是，在一实施例中，当车辆处于缓慢行驶的过程中，还可以根据道路信息和车辆速度，实时确定目标终端的第一位置信息，以便于车辆能够精准到达目标终端的所在位置。
104.另外，在一实施例中，该应用于车辆控制系统的基于机器视觉的目标识别方法还可以包括但不限于有以下步骤：
105.向车载显示屏发送第一位置信息，以使车载显示屏显示第一位置信息。
106.可以理解的是，当车辆为有人驾驶或多位乘客拼车，向车载显示屏发送第一位置信息，以使车载显示屏显示第一位置信息，以便于车辆内的司机或者乘客能够直观地了解第一位置信息。
107.参照图6，图6是本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法的另一种可选的步骤流程图，该基于机器视觉的目标识别方法可以应用于终端，该基于机器视觉的目标
识别方法包括但不限于有以下步骤：
108.步骤s610，接收第一光脉冲信息；
109.步骤s610，根据第一光脉冲信息，产生第一指示光，其中，第一指示光用于使车辆控制系统获取的第一道路视频携带有第一光脉冲信息，车辆控制系统用于执行如上述的基于机器视觉的目标识别方法。
110.可以理解的是，终端可以是独立的灯源发送设备、手机，也可以是平板电脑和笔记本电脑等便携式计算机，还可以是智能手表、智能珠宝和智能服装等智能可穿戴设备，在此不限制终端的具体类型，但是，终端需要设置设备光源，终端能够控制设备光源产生第一指示光，以实现乘客能够通过终端进行叫车。
111.可以理解的是，该应用于终端的基于机器视觉的目标识别方法的具体实施方式与上述应用于车辆控制系统的基于机器视觉的目标识别方法的具体实施方式基本一致，在此不再赘述。
112.另外，参照图7，在一实施例中，该应用于终端的基于机器视觉的目标识别方法包括但不限于有以下步骤：
113.步骤s710，获取第二道路视频；
114.步骤s720，对第二道路视频进行目标识别，得到多个第二指示光对应的第二发光区域，其中，第二指示光由对应的车灯产生，车灯设置在对应的车辆上；
115.步骤s730，在第二道路视频中，对各个第二发光区域进行光脉冲识别，得到各个车辆的第二光脉冲信息；
116.步骤s740，将各个第二光脉冲信息分别与目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；
117.步骤s750，根据比对结果，在各个车辆中确定目标车辆；
118.步骤s760，根据目标车辆对应的第二发光区域，确定目标车辆的第二位置信息；
119.步骤s770，显示第二位置信息。
120.可以理解的是，获取第二道路视频，随后，对第二道路视频进行目标识别，得到多个第二指示光对应的第二发光区域，以缩小识别区域，进而提高目标车辆识别效率和精确度，其中，第二指示光由对应的车灯产生，车灯设置在对应的车辆上。然后，在第二道路视频中，对各个第二发光区域进行光脉冲识别，得到各个车辆的第二光脉冲信息，以便于基于目标光脉冲信息，将目标光脉冲信息与第二光脉冲信息进行比对，实现对第二光脉冲信息的筛选。并且，基于第二道路视频进行光脉冲识别，能够保证第二光脉冲信息的完整性，进而有效保证目标车辆识别的精确性。将各个第二光脉冲信息分别与目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果，根据比对结果，当比对结果表示目标光脉冲信息与第二光脉冲信息相同，从各个车辆中确定该第二光脉冲信息对应的车辆为目标车辆，以实现精确地识别目标车辆，再根据目标车辆对应的第二发光区域，确定目标车辆的第二位置信息，再显示第二位置信息，以便于提示乘客可以根据终端所显示的第二位置信息到达目标车辆所在的位置。
121.另外，参照图8，图8示意了另一实施例的电子设备的硬件结构，电子设备包括：
122.处理器801，可以采用通用的cpu(central processing unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本技术实施例所提供的技术方案；
123.存储器802，可以采用只读存储器(read only memory，rom)、静态存储设备、动态存储设备或者随机存取存储器(random access memory，ram)等形式实现。存储器802可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器802中，并由处理器801来调用执行本技术实施例的应用于车辆控制系统的基于机器视觉的目标识别方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤s110至方法步骤s160、图2中的方法步骤s210至方法步骤s230、图3中的方法步骤s310、图4中的方法步骤s410至方法步骤s430和图5中的方法步骤s510至方法步骤s520，或者执行本技术实施例的应用于终端的基于机器视觉的目标识别方法，例如，执行以上描述的图6中的方法步骤s610至方法步骤s620和图7中的方法步骤s710至步骤s770；
124.输入/输出接口803，用于实现信息输入及输出；
125.通信接口804，用于实现本设备与其他设备的通信交互，可以通过有线方式(例如usb、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、wifi、蓝牙等)实现通信；
126.总线805，在设备的各个组件(例如处理器801、存储器802、输入/输出接口803和通信接口804)之间传输信息；
127.其中处理器801、存储器802、输入/输出接口803和通信接口804通过总线805实现彼此之间在设备内部的通信连接。
128.本技术实施例还提供了一种存储介质，存储介质为计算机可读存储介质，用于计算机可读存储，存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述应用于车辆控制系统的基于机器视觉的目标识别方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤s110至方法步骤s160、图2中的方法步骤s210至方法步骤s230、图3中的方法步骤s310、图4中的方法步骤s410至方法步骤s430和图5中的方法步骤s510至方法步骤s520，或者实现上述应用于终端的基于机器视觉的目标识别方法，例如，执行以上描述的图6中的方法步骤s610至方法步骤s620和图7中的方法步骤s710至步骤s770。
129.存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
130.本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质，其通过接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频，随后，对第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，以缩小识别区域，进而提高目标识别效率和精确度，其中，第一指示光由对应的设备光源产生，设备光源设置在对应的终端上。然后，在第一道路视频中，对各个第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个终端的第一光脉冲信息，以便于基于目标光脉冲信息，将目标光脉冲信息与第一光脉冲信息进行比对，实现对第一光脉冲信息的筛选。并且，基于第一道路视频进行光脉冲识别，能够保证第一光脉冲信息的完整性，进而有效保证目标识别的精确性。根据比对结果，当比对结果表示目标光脉冲信息与第一光脉冲信息相同，从各个终端中确定该第一光脉冲信息对应的终端为目标终端，以实现精确地识别目标终端，再根据目标终端对应的第一发光区域，确定目标终端的第一位置信
息，以便于车辆能够根据第一位置信息准确到达目标终端所在的位置。可见，本技术实施例提供的基于机器视觉的目标识别方法，利用目标光脉冲信息和第一道路视频中的第一光脉冲信息进行比对，根据比对结果确定目标终端，相较于相关技术中采用人像识别系统进行目标识别的技术方案，能够有效提高目标识别的精确性。
131.本技术实施例描述的实施例是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定，本领域技术人员可知，随着技术的演变和新应用场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
132.本领域技术人员可以理解的是，图1至图7中示出的技术方案并不构成对本技术实施例的限定，可以包括比图示更多或更少的步骤，或者组合某些步骤，或者不同的步骤。
133.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
134.本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、设备中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。
135.本技术的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
136.应当理解，在本技术中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于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：只存在a，只存在b以及同时存在a和b三种情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
137.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，上述单元的划分，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系统，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。
138.上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或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。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。
139.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。
140.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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术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，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括多指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例的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，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介质。
141.以上参照附图说明了本技术实施例的优选实施例，并非因此局限本技术实施例的权利范围。本领域技术人员不脱离本技术实施例的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本技术实施例的权利范围之内。

技术特征：
1.一种基于机器视觉的目标识别方法，应用于车辆控制系统，其特征在于，包括：接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频；对所述第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，其中，所述第一指示光由对应的设备光源产生，所述设备光源设置在对应的终端上；在所述第一道路视频中，对各个所述第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个所述终端的第一光脉冲信息；将各个所述第一光脉冲信息分别与所述目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果，在各个所述终端中确定所述目标终端；根据所述目标终端对应的所述第一发光区域，确定所述目标终端的第一位置信息。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的目标识别方法，其特征在于，所述接收目标光脉冲信息，包括：当所述目标终端与所述车辆存在配对关系时，接收目标光脉冲信息，其中，所述目标光脉冲信息由所述配对关系生成；或者，当所述目标终端与所述车辆不存在配对关系时，接收目标光脉冲信息，其中，所述目标光脉冲信息由预设的匹配规则生成。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的目标识别方法，其特征在于，所述对所述第一道路视频进行目标识别，得到多个第一发光区域，包括：对所述第一道路视频进行显著性提取，得到至少一个候选显著区域；确定所述候选显著区域的区域亮度；当所述区域亮度大于预设的亮度阈值时，将所述候选显著区域作为第一发光区域。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的目标识别方法，其特征在于，所述目标光脉冲信息包括目标脉冲宽度信息和目标光波长信息，所述第一光脉冲信息包括候选脉冲宽度信息和候选光波长信息；所述根据所述比对结果，在各个所述终端中确定所述目标终端，包括：当比对结果指示所述候选脉冲宽度信息与所述目标脉冲宽度信息相同，且所述候选光波长信息与所述目标光波长信息相同时，将所述第一光脉冲信息对应的所述终端作为目标终端。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的目标识别方法，其特征在于，所述对所述第一道路视频进行目标识别，包括：接收所述目标终端的上车位置信息；获取车辆实时位置信息；当所述车辆实时位置信息与所述上车位置信息之间的距离小于预设的距离阈值，对所述第一道路视频进行目标识别。6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的目标识别方法，其特征在于，所述车辆设置有车灯，所述方法还包括：根据所述目标光脉冲信息，生成灯光控制指令；向所述车灯发送所述灯光控制指令，以使所述车灯产生携带有所述目标光脉冲信息的第二指示光。7.一种基于机器视觉的目标识别方法，应用于终端，其特征在于，包括：
接收第一光脉冲信息；根据所述第一光脉冲信息，产生第一指示光，其中，所述第一指示光用于使车辆控制系统获取的第一道路视频携带有所述第一光脉冲信息，所述车辆控制系统用于执行如权利要求1至6中任一项所述的基于机器视觉的目标识别方法。8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第二道路视频；对所述第二道路视频进行目标识别，得到多个第二指示光对应的第二发光区域，其中，所述第二指示光由对应的车灯产生，所述车灯设置在对应的车辆上；在所述第二道路视频中，对各个所述第二发光区域进行光脉冲识别，得到各个所述车辆的第二光脉冲信息；将各个所述第二光脉冲信息分别与所述目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果，在各个所述车辆中确定所述目标车辆；根据所述目标车辆对应的所述第二发光区域，确定所述目标车辆的第二位置信息；显示所述第二位置信息。9.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于机器视觉的目标识别方法，或者实现如权利要求7至8中任意一项所述的基于机器视觉的目标识别方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至6中任意一项所述的基于机器视觉的目标识别方法，或者实现如权利要求7至8中任意一项所述的基于机器视觉的目标识别方法。

技术总结
本申请公开了一种基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质，包括：接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频；对第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，其中，第一指示光由对应的设备光源产生，设备光源设置在对应的终端上；在第一道路视频中，对各个第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个终端的第一光脉冲信息；将各个第一光脉冲信息分别与目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；根据比对结果，在各个终端中确定目标终端；根据目标终端对应的第一发光区域，确定目标终端的第一位置信息。将目标光脉冲信息和第一光脉冲信息进行比对，根据比对结果确定目标终端，能够有效提高目标识别的精确性。性。性。


技术研发人员：诚保罗 李思 李星星 张昕
受保护的技术使用者：五邑大学
技术研发日：2023.06.05
技术公布日：2023/10/6