WO2022178802A1

WO2022178802A1 - 前车起步检测方法及装置

Info

Publication number: WO2022178802A1
Application number: PCT/CN2021/078027
Authority: WO
Inventors: 侯谊; 吕勇; 郭�东; 张珺; 吉沐舟
Original assignee: 华为技术有限公司
Priority date: 2021-02-26
Filing date: 2021-02-26
Publication date: 2022-09-01
Also published as: CN115884910A

Abstract

本申请实施例提供了一种前车起步检测方法及装置。该方法包括：获取前车在相邻两个图像帧之间的光流信息，对前车在相邻两个图像之间的位置进行追踪，以确定前车是否相对本车向前运动。从而提供一种基于光流信息的前车起步识别方式，有效提高前车起步识别的效率和准确性。

Description

前车起步检测方法及装置

技术领域

本申请实施例涉及车辆领域，尤其涉及一种前车起步检测方法及装置。

背景技术

随着智能识别技术的发展，智能识别技术的应用场景越来越广泛。目前，道路的拥堵情况不断攀升，例如在道路路口，自车与前车在等待红绿灯时，若自车司机未注意到前车已起步，则会增加道路的拥堵。因此，为尽量减小由人为原因导致的拥堵，已有技术采用智能识别前车车牌的方式，或者，智能识别前车的运动轨迹的方式，以检测前车已起步，而本车仍处于静止状态，并向用户告警。但是，由于已有技术的前车起步判定方式容易造成误判或者容易失效，导致已有技术的前车起步检测方式的可靠性较低。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种前车起步检测方法及装置。在该方法中，装置可基于相邻的两个图像帧中的前车图像对应的光流信息，确定前车是否起步，以提升前车起步识别的准确性和可靠性。

第一方面，本申请实施例提供一种前车起步检测方法。该方法包括：获取第一图像帧，第一图像帧中包括前车的图像。根据第一图像帧与第二图像帧，获取第一光流信息；其中，第二图像帧为第一图像帧的前一帧图像帧，且第二图像帧包括前车的图像；第一光流信息用于指示第一图像帧中的前车的特征点相对于第二图像帧中的前车的特征点之间光流运动趋势。根据第一光流信息，检测前车是否起步。

这样，基于光流信息对前车起步进行识别，可使得装置在对前车与本车之间的相对状态进行识别时，能够避免前车的部分被遮挡，所造成的误判问题以及重复识别的问题，从而可提高前车起步的识别效率以及准确性。

示例性的，装置可按照设定的周期，获取图像帧。所述前一帧图像帧为与当前周期相邻的前一周期获取到的图像帧。

示例性的，前车起步可选地为前车相对本车向前运动。

在一种可能的实现方式中，获取第一图像帧之前，方法还包括：获取第三图像帧和第四图像帧，第三图像帧和第四图像帧均包括前车的图像；第三图像帧和第四图像帧相邻；根据第三图像帧与第四图像帧，获取第二光流信息；第二光流信息用于指示第四图像帧中的前车的特征点相对于第三图像帧中的前车的特征点之间的光流运动趋势；根据第二光流信息，确定本车与前车之间为相对静止状态。

这样，装置可基于光流信息，对前车与本车之间的静止状态进行判断。示例性的，前车起步可以理解为，前车与本车之间，从相对静止状态变为相对运动状态，且前车向前运动。因此，装置可在确定前车与本车相对静止的基础上，进一步判断前车是否起步。

示例性的，第三图像帧和第四图像帧可选地是在第一图像帧之前获取到的。

示例性的，第三图像帧和第四图像帧可选地是在第二图像帧之后获取到的。也就是说，在确定前车起步之前，或者前车起步之后，装置可基于获取到的图像帧，确定前车与本车是否相对静止。

在一种可能的实现方式中，根据第一光流信息，检测前车是否起步，包括：根据第一光流信息，检测本车与前车之间是否从相对静止状态变为相对运动状态；其中，相对运动状态包括前车相对本车向前运动或者前车相对本车向后运动。

这样，装置在识别到前车与本车已处于静止状态的情况下，可基于光流，进一步对前车与本车的状态进行监控，以判断前车与本车是否从相对静止状态，变为相对运动状态，以准确识别出前车与本车之间的静止状态与运动状态之间的变换，以提供一种高效且准确的前车起步识别方式。

在一种可能的实现方式中，第一光流信息包括第一幅度信息和第一方向信息；第一幅度信息用于指示第一图像帧中的前车的特征点与第二图像帧中的前车的特征点之间的运动幅度；第一方向信息用于指示第一图像帧中的前车的特征点与第二图像帧中的前车的特征点之间的运动方向。

这样，装置可基于光流的幅度信息和方向信息，确定前车相对本车的运动方向，以精准识别前车是否相对本车向前运动。

在一种可能的实现方式中，根据第一光流信息，检测前车是否起步，包括：当第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值，确定本车与前车为相对运动状态。

这样，装置可基于光流的幅度信息，确定前车与本车是否为相对运动状态。在确定前车与本车为相对运动状态的基础上，装置可进一步确定前车相对于本车的运动方向。

在一种可能的实现方式中，根据第一光流信息，检测前车是否起步，包括：当第一幅度信息小于或等于设定的第二阈值，确定本车与前车之间为相对静止状态；第二阈值小于第一阈值。

这样，装置可基于光流的幅度信息，确定前车相对本车是否为相对静止状态。在本申请实施例中，装置在判定前车与本车处于相对静止状态后，可进一步基于光流的幅度信息，检测前车与本车是否从静止状态变为运动状态。

在一种可能的实现方式中，当第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值时，根据第一光流信息，检测前车是否起步，还包括：当第一方向信息大于或等于设定的第三阈值，确定前车相对本车向前运动。

这样，装置在确定前车与本车为相对运动状态基础上，可进一步基于光流的方向信息，确定前车相对本车的运动方向，以精准识别前车是否相对本车向前运动。

在一种可能的实现方式中，当第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值时，根据第一光流信息，检测前车是否起步，还包括：当第一方向信息小于或等于设定的第四阈值，确定前车相对本车向后运动；第四阈值小于第三阈值。

这样，装置在确定前车与本车为相对运动状态基础上，可进一步基于光流的方向信息，确定前车相对本车的运动方向，以精准识别前车相对本车向前运动或是向后运动。

在一种可能的实现方式中，第一光流信息为第一图像帧中的前车的特征点与第二图像帧中的前车的特征点之间的光流向量，其中，每个光流向量包括幅度信息和方向信息。当第一方向信息大于或等于设定的第三阈值，确定前车相对本车向前运动，包括：基于所有光流向量的方向信息，确定汇聚点。基于汇聚点，遍历所有光流向量，判定所有光流向量中指向汇聚点的光流向量的数量是否大于或等于设定的第三阈值。这样，检测装置可基于光流向量的方向信息，识别出光流向量的运动趋势。如果前车相对于本车向前运动，则光流向量呈汇聚趋势，即光流向量指向汇聚点。如果前车相对于本车向后运动，则光流向量成发散趋势。

在一种可能的实现方式中，获取第一图像帧包括：按照设定的条件，检测第一图像帧中是否包括前车的图像。这样，可避免汽车移动过快导致的误判，以在保证两个图像帧中均包括前车的情况下，再进行后续的检测步骤。

在一种可能的实现方式中，设定的条件包括：前车的图像在所述第一图像帧的前车检测区域中的面积大于或等于设定的前车检测阈值；若存在多个面积大于或等于设定的前车检测阈值的图像，选择距离第一图像帧底边最近的图像为前车的图像。这样，基于设定的条件，可准确的识别出图像帧中是否包括前车。

在一种可能的实现方式中，光流信息在图像帧中的分布区域的尺寸小于前车在图像帧中的图像的尺寸。这样，可有效避免图像帧中的其它物体，例如路灯、车灯等对光流算法的影响。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：获取前车在第一图像帧中的第一图像尺寸；当第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定前车相对本车向前运动；当第一图像尺寸大于或等于第五阈值，确定前车相对本车向后运动。

这样，本申请实施例还可以基于前车在相邻两个图像中的尺寸变换情况，以确定前车是否起步。示例性的，若前车与本车处于相对静止状态，则前车在相邻两个图像中的尺寸基本相同(可存在较小差别)。若前车与本车处于相对运动状态，则前车在相邻两个图像中的尺寸不相同，即，尺寸发生变化。

在一种可能的实现方式中，当根据第一光流信息未检测到前车起步时，方法还包括：获取前车在第一图像帧中的第一图像尺寸；当第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定前车相对本车向前运动；当第一图像尺寸大于或等于第五阈值，确定前车相对本车向后运动。这样，本申请实施例还可以基于前车在相邻两个图像中的尺寸，以确定前车是否起步。

从而实现光流判断与前车图像高度判断之间的融合，以进一步提高前车起步识别的准确性，防止误判。

第二方面，本申请实施例提供一种前车起步识别方法。该方法包括：获取第一图像帧；获取前车在第一图像帧中的第一图像尺寸；当第一图像尺寸小于设定的第一阈值，确定前车相对本车向前运动；当第一图像尺寸大于或等于第二阈值，确定前车相对本车向后运动。

在一种可能的实现方式中，获取第一图像帧之前，方法还包括：获取第二图像帧；获取前车在第二图像帧中的第二图像尺寸；当第二图像尺寸大于设定的第三阈值，确定前车与本车之间为相对静止状态。其中，第二阈值大于第三阈值，第三阈值大于第一阈值。

第三方面，本申请实施例提供一种前车起步检测装置。该装置包括：第一获取模块，用于获取第一图像帧，第一图像帧中包括前车的图像；第二获取模块，用于根据第一图像帧与第二图像帧，获取第一光流信息；其中，第二图像帧为第一图像帧的前一帧图像帧，且第二图像帧包括前车的图像；第一光流信息用于指示第一图像帧中的前车的特征点相对于第二图像帧中的前车的特征点之间光流运动趋势；检测模块，用于根据第一光流信息，检测前车是否起步。

在一种可能的实现方式中，第一获取模块，还用于在获取第一图像帧之前，获取第三图像帧和第四图像帧，第三图像帧和第四图像帧均包括前车的图像；第三图像帧和第四图像帧相邻；第二获取模块，还用于根据第三图像帧与第四图像帧，获取第二光流信息；第二光流信息用于指示第四图像帧中的前车的特征点相对于第三图像帧中的前车的特征点之间的光流运动趋势；检测模块，还用于根据第二光流信息，确定本车与前车之间为相对静止状态。

在一种可能的实现方式中，检测模块，具体用于：根据第一光流信息，检测本车与前车之间是否从相对静止状态变为相对运动状态；其中，相对运动状态包括前车相对本车向前运动或者前车相对本车向后运动。

在一种可能的实现方式中，检测模块，具体用于：当第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值，确定本车与前车为相对运动状态。

在一种可能的实现方式中，检测模块，具体用于：当第一幅度信息小于或等于设定的第二阈值，确定本车与前车之间为相对静止状态；第二阈值小于第一阈值。

在一种可能的实现方式中，当第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值时，检测模块，具体还用于：当第一方向信息大于或等于设定的第三阈值，确定前车相对本车向前运动。

在一种可能的实现方式中，当第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值时，检测模块，具体还用于：当第一方向信息小于或等于设定的第四阈值，确定前车相对本车向后运动；第四阈值小于第三阈值。

在一种可能的实现方式中，第一光流信息为第一图像帧中的前车的特征点与第二图像帧中的前车的特征点之间的光流向量，其中，每个光流向量包括幅度信息和方向信息。检测模块用于：基于所有光流向量的方向信息，确定汇聚点。基于汇聚点，遍历所有光流向量，判定所有光流向量中指向汇聚点的光流向量的数量是否大于或等于设定的第三阈值。

在一种可能的实现方式中，第一获取模块，用于按照设定的条件，检测第一图像帧中是否包括前车的图像。

在一种可能的实现方式中，设定的条件包括：前车的图像在所述第一图像帧的前车检测区域中的面积大于或等于设定的前车检测阈值；若存在多个面积大于或等于设定的前车检测阈值的图像，选择距离第一图像帧底边最近的图像为前车的图像。

在一种可能的实现方式中，光流信息在图像帧中的分布区域的尺寸小于前车在图像帧中的图像的尺寸。

在一种可能的实现方式中，装置还包括第三获取模块：第三获取模块，用于获取前车在第一图像帧中的第一图像尺寸；检测模块，还用于当第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定前车相对本车向前运动；检测模块，还用于当第一图像尺寸大于或等于第五阈值，确定前车相对本车向后运动。

在一种可能的实现方式中，装置还包括第三获取模块：第三获取模块，用于当检测模块根据第一光流信息未检测到前车起步时，获取前车在第一图像帧中的第一图像尺寸；检测模块，还用于当第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定前车相对本车向前运动；检测模块，还用于当第一图像尺寸大于或等于第五阈值，确定前车相对本车向后运动。

第三方面以及第三方面的任意一种实现方式分别与第一方面以及第一方面的任意一种实现方式相对应。第三方面以及第三方面的任意一种实现方式所对应的技术效果可参见上述第一方面以及第一方面的任意一种实现方式所对应的技术效果，此处不再赘述。

第四方面，本申请实施例提供一种前车起步检测装置。该装置包括：获取模块，用于获取第一图像帧；获取模块，还用于获取前车在第一图像帧中的第一图像尺寸；确定模块，用于当第一图像尺寸小于设定的第一阈值，确定前车相对本车向前运动；当第一图像尺寸大于或等于第二阈值，确定前车相对本车向后运动。

在一种可能的实现方式中，获取模块，还用于获取第二图像帧；获取模块，还用于获取前车在第二图像帧中的第二图像尺寸；确定模块，还用于当第二图像尺寸大于设定的第三阈值，确定前车与本车之间为相对静止状态。其中，第二阈值大于第三阈值，第三阈值大于第一阈值。

第五方面，本申请实施例提供一种前车起步检测装置。该装置包括至少一个处理器和接口；处理器通过接口接收或发送数据；至少一个处理器被配置为调用存储在存储器中的软件程序，以执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式中的方法。

第五方面以及第五方面的任意一种实现方式分别与第一方面以及第一方面的任意一种实现方式相对应。第五方面以及第五方面的任意一种实现方式所对应的技术效果可参见上述第一方面以及第一方面的任意一种实现方式所对应的技术效果，此处不再赘述。

第六方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序运行在计算机或处理器上时，使得计算机或处理器执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式中的方法。

第六方面以及第六方面的任意一种实现方式分别与第一方面以及第一方面的任意一种实现方式相对应。第六方面以及第六方面的任意一种实现方式所对应的技术效果可参见上述第一方面以及第一方面的任意一种实现方式所对应的技术效果，此处不再赘述。

第七方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品。计算机程序产品包含软件程序，当软件程序被计算机或处理器执行时，使得第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式中的方法被执行。

第七方面以及第七方面的任意一种实现方式分别与第一方面以及第一方面的任意一种实现方式相对应。第七方面以及第七方面的任意一种实现方式所对应的技术效果可参见上述第一方面以及第一方面的任意一种实现方式所对应的技术效果，此处不再赘述。

附图说明

图1为示例性示出的一种应用场景示意图；

图2a为本申请实施例体用的一种前车起步检测方法的流程示意图；

图2b为本申请实施例体用的一种前车起步检测方法的流程示意图；

图3为示例性示出的前车检测区域示意图；

图4为示例性示出的前车检测方式示意图；

图5为示例性示出的相对静止状态判定的流程示意图；

图6a为示例性示出的图像帧识别的示意图；

图6b为示例性示出的图像帧识别的示意图；

图7a为示例性示出的图像帧识别结果的示意图；

图7b为示例性示出的图像帧识别结果的示意图；

图8为示例性示出的图像帧识别的示意图；

图9为示例性示出的特征点对应关系示意图；

图10为示例性示出的相对运动状态判定的流程示意图；

图11为示例性示出的前车图像的示意图；

图12a为示例性示出的图像帧识别结果的示意图；

图12b为示例性示出的图像帧识别结果的示意图；

图13为示例性示出的特征点对应关系示意图；

图14为示例性示出的光流向量的示意图；

图15为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图；

图16为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图；

图17为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图；

图18为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图；

图19为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图；

图20为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图；

图21为示例性示出的前车在图像帧中的图像尺寸的示意图；

图22为示例性示出的前车在图像帧中的图像尺寸的示意图；

图23为本申请实施例提供的一种前车起步检测装置的结构示意图；

图24为本申请实施例提供的一种装置的结构示意图；

图25为本申请实施例提供的一种芯片的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种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：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。

本申请实施例的说明书和权利要求书中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述对象的特定顺序。例如，第一目标对象和第二目标对象等是用于区别不同的目标对象，而不是用于描述目标对象的特定顺序。

在本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个处理单元是指两个或两个以上的处理单元；多个系统是指两个或两个以上的系统。

在对本申请实施例的技术方案说明之前，首先结合附图对本申请实施例的应用场景进行说明。参见图1，为本申请实施例提供的一种应用场景示意图。该应用场景中包括前车和本车(也可以称为自车)。其中，本车可选地为用户正在驾驶的车辆。前车可选地为行驶或停止在本车前的车辆。需要说明的是，图1所示的应用场景仅为示意性举例。在其他实施例中，场景中可包括多个前车，本申请不做限定。

场景一

图2a为本申请实施例提供的一种前车起步检测方法的流程示意图。如图2a所示，本申请检测前车起步的流程主要包括：

S10，获取第一图像帧，第一图像帧中包括前车的图像。

S20，根据第一图像帧与第二图像帧，获取第一光流信息。其中，第二图像帧为第一图像帧的前一帧图像帧，且第二图像帧包括前车的图像。第一光流信息用于指示第一图像帧中的前车的特征点相对于第二图像帧中的前车的特征点之间光流运动趋势。

S30，根据第一光流信息，检测前车是否起步。

下面结合具体实施例，对图2a中的方法进行详细说明。结合图1，图2b为本申请实施例提供的一种前车起步检测方法的流程示意图。请参照图2b，具体包括：

S101，获取图像帧。

示例性的，本车安装有行车记录仪，或者是其它安装于本车前部的摄像装置。其中，行车记录仪或摄像装置可安装于车辆的前玻璃内侧。也可以安装于其它部位，本申请不做限定。

示例性的，以车辆(指本车)上安装有行车记录仪，且行车记录仪的帧率为60fps为例。其中，帧率表示行车记录仪每秒采集的图像个数。60bps表示行车记录仪每秒采集60个图像。本申请实施例所述的帧率仅为示意性举例，本申请不做限定。

示例性的，检测装置可周期性地获取行车记录仪采集的图像。本申请实施例中以周期时长为500ms(毫秒)为例进行说明。在其他实施例中，周期时长也可以更长或更短，本申请不做限定。

需要说明的是，本申请实施例中所述的检测装置可选地集成在行车记录仪中。示例性的，检测装置可以为行车记录仪的芯片。可选地，检测装置可以为集成在行车记录仪的芯片上的模块。可选地，检测装置还可以是程序代码(或程序指令)，该程序指令可以由行车记录仪的处理器执行。示例性的，检测装置也可以是车辆的芯片、集成在车辆的芯片上的模块，或由车辆中的处理器执行的程序代码。本申请实施例中，以检测装置为车辆中的硬化光流实现模块为例。其中，硬化光流实现模块可集成在车辆的处理器所在芯片上，也可以在处理器所在芯片外。示例性的，通过单独的硬化光流实现模块实现本申请实施例中的识别方法，可减少中央处理器(Central Processing Unit，CPU)的资源占用，并保证识别方法的高效性。

示例性的，检测装置在每个周期到达时刻，获取行车记录仪当前采集的图像(也可以称为图像帧)。示例性的，检测装置在本周期内获取到的图像帧可选地为图2a中所述的第一图像帧。也就是说，在行车记录仪以60fps采集图像的过程中，检测装置可每隔500ms(即周期时长)从行车记录仪获取行车记录仪当前采集到的图像。

S102，判断前一次检测结果是否指示本车和前车已处于相对静止状态。

示例性的，检测装置每获取一次图像，则可基于图2b所示的流程执行一次。也就是说，图2b所示的流程是循环执行的。

示例性的，检测装置可基于上一次的检测结果，检测本车和前车是否已经为相对静止状态，也就是说，上一次的检测结果是否为本车和前车为相对静止状态。检测结果的获取方式将在下面实施例中进行详细说明。

示例性的，前一次检测结果可包括两种，一种为前一次检测结果指示前车和本车为静止状态。另一种为前一次检测结果指示前车和本车为非静止状态。

在一个示例中，若检测装置获取到的上一次的检测结果指示本车和前车为非相对静止状态，则流程前进至S103。示例性的，“非相对静止状态”可选地为本车和前车为相对运动状态。示例性的，“非相对静止状态”可选地为未查询到检测结果。其中，“未查询到检测结果”的情况将在下面的实施例中说明。

在一个示例中，若检测装置获取到的上一次的检测结果指示本车和前车为相对静止状态，则流程前进至S105。

S103，基于前一图像帧和当前图像帧，检测本车和前车是否为相对静止状态。

示例性的，在检测本车和前车的相对状态之前，检测装置可先识别当前图像帧中是否包括前车。

下面对前车识别方式进行说明：

图3为示例性示出的前车检测区域示意图。请参照图3，示例性的，以图像帧301为例。图3中的阴影部分即为前车检测区域302。示例性的，前车检测区域302位置可选地为图像帧301的中部。前车检测区域302的宽度可选地为图像帧301宽度的四分之一。本申请实施例中的前车检测区域302的宽度和位置仅为示意性举例，本申请不做限定。

图4为示例性示出的前车检测方式示意图。请参照图4，仍以图像帧301为例。示例性的，图像帧301中包括车辆401的图像(以下简称车辆401)和车辆402的图像(以下简称车辆402)。

示例性的，检测装置预先配置有前车判决条件，前车判决条件包括：

1)前车的图像在前车检测区域中的面积大于或等于设定的前车检测阈值。

2)当存在多个满足条件1)的车辆的情况下，距离图像帧底边框最近的为前车。

可选地，前车判决条件还可以包括：前车与本车之间的距离小于设定的距离阈值(例如3m，可根据实际需求进行设置，本申请不做限定)。需要说明的是，前车与本车之间的距离可以通过任一种距离检测方式获取，本申请不再赘述。

示例性的，检测装置可基于上述条件，判断图像帧中是否存在前车。也就是说，在本申请实施例中，“前车”即为满足上述前车判决条件的车辆。

仍参照图4，示例性的，以设定的前车检测阈值为车辆图像总体面积的70％为例。车辆401的图像在前车检测区域中的面积均大于车辆401的图像面积的70％。并且，车辆402的图像在前车检测区域中的面积均大于车辆402的图像面积的70％。需要说明的是，识别车辆的图像面积的方式可参照已有技术中的任意一种图像识别方法，例如，边缘识别方法等，本申请不做限定。

示例性的，图4中的车辆401和车辆402均满足上述前车判决条件1)。并且，检测装置可确定，当前存在两个满足前车判决条件1)的车辆。检测装置进一步基于前车判决条件2)，以确定前车。

请继续参照图4，示例性的，车辆401的图像较之车辆402的图像更靠近图像帧301的底边框。相应的，检测装置可确定车辆401即为前车。

在一个示例中，若检测装置未识别到图像帧中包括前车，检测装置不作处理，本次周期的处理流程结束。相应的，流程返回至S101，继续对下一帧进行处理。也就是说，在当前周期内，检测装置不会缓存任何检测结果。相应的，检测装置下个周期执行图2b中的流程，并前进至S102时，检测装置可确定未查询到检测结果，即可确定本车和前车处于非相对静止状态。即，未识别到前车是作为上文所述的“未查询到检测结果”的原因之一。

在另一个示例中，若检测装置识别到当前图像帧中存在前车，检测装置可基于缓存的前一图像帧与当前图像帧，判断本车和前车是否为相对静止状态。下面结合附图对本车和前车的相对静止状态的识别进行详细说明。

图5为示例性示出的相对静止状态判定的流程示意图。请参照图5，具体包括：

S201，获取当前图像帧中的前车图像。

示例性的，检测装置缓存有前一帧图像的图像信息，图像信息可选地包括前一帧图像中的前车图像和光流信息。检测装置可基于前一帧图像中的前车图像的尺寸和位置，获取当前图像帧中的前车图像。下面对检测装置在上一个周期内，获取前一帧图像的前车图像和光流图像的方式进行说明。示例性的前一帧图像可选地为图2a所述的第二图像帧。

图6a为示例性示出的图像帧识别的示意图。请参照图6a，示例性的，假设图4中所示的图像帧301为前一次获取的图像帧。需要说明的是，“前一次获取的图像帧”是指检测装置基于图像帧获取周期(例如上文所述的500ms)，在与当前周期相邻的上一个周期获取到的图像帧。

示例性的，检测装置可基于图像识别方法(可参照已有技术，本申请不做限定)，识别到图像301中的车辆401。示例性的，检测装置可进一步基于识别到的车辆401的中心点，获取前车区域601。需要说明的是，车辆401的中心点的获取方式可以为检测装置基于车辆401的边缘构造矩形框，并选取矩形框的中心作为车辆401的中心点。该获取方式仅为示意性举例，本申请不做限定。

可选地，前车区域601的尺寸为设定的尺寸。例如可以为80*80像素。前车区域的尺寸可按照实际需求进行设置，本申请不做限定。通常情况下，前车区域的尺寸小于车辆在图像中的尺寸，以避免图像中的其它物体，例如，路灯、车灯等对光流算法的影响。需要说明的是，前车区域还可以是其它形状，本申请不做限定。

示例性的，检测装置获取前车区域601的光流信息。可选地，检测装置可基于STCorner算法，识别前车区域601中的特征点，前车区域601中的特征点即为光流信息。识别结果可如图7a所示。可选地，特征点可以是边缘点、中心点、或者是图像中的反光点等，本申请不做限定。

请参照图7a，前车区域601中的多个特征点，即为前一图像帧的光流信息。需要说明的是，检测装置也可以基于其它算法获取到前车区域601中的特征点，本申请中的算法仅为示意性举例，本申请不做限定。

图6b为示例性示出的图像帧识别的示意图。请参照图6b，示例性的，检测装置可基于前车区域601的中心点，获取前车图像602。可选地，前车区域601的中心点可以是前车区域601的矩形框的中心，例如，两条对角线的交点。可选地，若前车区域601为其它形状，其中心的获取方式可根据实际需求设置，本申请不做限定。

请参照图6b，示例性的，检测装置可基于前车区域601的中心点，获取具有设定的尺寸的前车图像602。可选地，设定的尺寸可以为120*120像素。前车图像602的尺寸可选地大于前车区域601的尺寸，以提升后续进行光流计算时的精准度。示例性的，前车图像602的中心与前车区域601的中心重合。需要说明的是，本申请实施例中的前车图像的形状和尺寸为示意性说明，前车图像的形状和尺寸可基于实际需求设置，本申请不做限定。

示例性的，检测装置将获取到的前一帧图像的光流信息和前车图像保存在存储器中。示例性的，检测装置保存的前车图像包括：前车图像602的图像内容、前车图像602的尺寸和在图像帧301中的位置。其中，前车图像602在图像帧301中的位置可以是前车图像602的四个顶点在以图像帧301的底边和侧边构建的坐标系中的坐标，本申请不做限定。

需要说明的是，上述对前一帧图像的处理，包括图像识别、光流信息获取、存储等处理，均是在上一个周期完成的。也就是说，在上一个周期，检测装置已经对前一帧图像进行相应处理，并获取到相应的图像信息(包括前车图像和光流信息)。

图8为示例性示出的图像帧识别的示意图。请参照图8，假设图像帧801为当前周期获取到的图像帧。示例性的，检测装置识别到图像帧801存在满足前车判决条件的前车(具体步骤可参照上文，此处不赘述)后，检测装置可基于前一图像帧，即图像帧301中确定的前车图像602，在本周期获取到的图像帧(即图像帧801)中获取前车图像802。

示例性的，检测装置可基于前车图像602的尺寸和在图像帧301中的位置，在图像帧802中获取前车图像802。其中，图像802的尺寸和在图像帧802中的位置，与前车图像602的尺寸和在图像帧301中的位置相同。

需要说明的是，在前车图像602和前车图像802中，可能包括车辆401的全部或部分图像，还可能包括其它背景图像。举例说明，前车图像802中还包括车辆402的轮胎的部分图像。需要说明的是，前车图像602和前车图像802中的其它背景图像大概率上不会影响检测结果。

S202，基于前一图像帧的前车图像和光流信息，以及当前图像帧中的前车图像，获取获取光流向量。

示例性的，检测装置可基于获取到的前一图像帧的前车图像602、光流信息、以及当前图像帧的前车图像802，通过光流算法获取到前车图像802中的光流信息，并基于前车图像602的光流信息和前车图像802的光流信息，获取光流向量。

请参照图7b，示例性的，光流算法可基于输入的光流信息(即前车区域601中的多个特征点)和前车图像602，在前车图像802中确定与前车图像602中的每个特征点对应的特征点(即前车图像802对应的光流信息)。

接着，光流算法可基于获取到的前车图像602的多个特征点，以及前车图像802中的多个特征点之间的对应关系，获取每个特征点对应的光流向量。

举例说明，图9为示例性示出的特征点对应关系示意图。请参照图9，示例性的，以检测装置获取到的前车图像602内的多个特征点(即光流信息)中的其中一个特征点，即特征点901为例进行说明。示例性的，检测装置通过光流算法获取到的前车图像802内与特征点901对应的特征点为特征点902。检测装置按照光流算法，基于特征点902和特征点901，获取对应的向量(即光流向量)，其中，向量指向当前图像帧对应的特征点，即特征点901。其它特征点的处理可参照图9，本申请不再逐一举例说明。相应的，检测装置可获取到前车图像602中的全部或部分特征点对应的光流向量。

需要说明的是，基于前车图像602和前车图像802中的特征点进行光流的追踪，可避免由于前车移动较快，例如，前车移动较快的情况下，可能导致对应的特征点不在前车区域603的覆盖范围内。因此，取较之前车区域603相对更大的追踪范围，即特征点识别范围，可有效降低误判。在其他实施例中，检测装置也可以基于前车区域601，在图像帧801中确定对应的前车区域，并查找对应的特征点。也就是说，在该示例中，检测装置保存的图像特征即为前车区域601和光流信息，而无需保存前车图像。

进一步需要说明的是，本申请实施例中所述的光流算法的流程仅为示意性举例。光流算法的目的均是为了基于前一图像帧中的光流进行光流追踪，也可以称为特征点追踪，以获取到当前图像帧中的光流与前一图像帧中的光流之间的运动趋势。本申请对光流算法的具体计算方式不做限定。

在一种可能的实现方式中，检测装置还可以获取前车图像602的图像金字塔，以及前车图像802的图像金字塔，以基于前车图像602的图像金字塔和前车图像802的图像金字塔作为光流算法的输入参数，从而提高特征点识别的准确性。

S203，获取所有光流向量的运动幅度的中值。

示例性的，每个光流向量的长度，用于指示构造该光流向量的两个特征点之间的运动幅度，也可以称为偏移量。示例性的，检测装置可获取所有光流向量的长度的中值，也可以理解为，特征点的运动幅度的中值。

可选地，检测装置可以取所有向量的长度的平均值等，本申请不做限定。

S204，判断中值是否小于或等于设定的静止阈值。

在一个示例中，若检测装置检测到中值小于或等于设定的静止阈值。流程前进至S206。示例性的，静止阈值可选地为2像素。在其他实施例中，静止阈值也可以是其它数值，本申请不做限定。

在另一个示例中，若检测装置检测到中值大于设定的静止阈值。流程前进至S205。

S205，确定本车与前车为相对运动状态。

S206，确定本车与前车为相对静止状态。

请继续参照图2b，示例性的，检测装置获取到检测结果后，流程前进至S104。

S104，保存检测结果。

示例性的，检测装置获取到检测结果。示例性的，检测结果包括指示本车与前车为相对静止状态，或者，指示本车与前车为相对运动状态。

一个示例中，检测装置在本周期内，检测到本车和前车处于相对静止状态。示例性的，检测装置保存检测结果，以及，当前图像帧的光流信息和前车图像802。其中，检测结果指示前车和本车为相对静止状态。

需要说明的是，当前图像帧的光流信息可以是检测装置对当前图像帧重新执行一次光流信息获取的步骤获取到的，当前图像帧的光流信息也可以是检测装置在进行光流算法时获取到的，例如特征点901。本申请不做限定。

另一个示例中，检测装置在本周期内，检测到本车和前车处于相对运动状态。示例性的，检测装置保存检测结果，以及，当前图像帧的光流信息和前车图像802。其中，检测结果指示前车和本车为相对运动状态。

示例性的，本次周期处理结束，流程重新回到S101。也就是说，在下一个周期，检测装置可基于本次存储的检测结果(包括指示前车和本车为相对静止状态或相对运动状态)以及图像帧的图像信息(即当前图像帧的光流信息)，对下一个周期获取到的图像帧进行相对运动状态的判断。

在一种可能的实现方式中，检测装置在本周期内，检测到本车和前车处于相对运动状态。示例性的，检测装置可不保存检测结果，只保存当前图像帧的光流信息和前车图像802。也就是说，在下一个周期内，当步骤前进至S102时，检测装置未获取到前一次检测结果(即本周期内的检测结果)，即判定前车和本车为非相对静止状态，则流程前进至S103。

S105，基于前一图像帧和当前图像帧，检测本车和前车是否从相对静止状态变为相对运动状态。

示例性的，检测装置基于获取到的上一周期内的检测结果，确定本车和前车已处于相对静止状态后，检测装置可进一步检测本车和前车是否从相对静止状态变为相对运动状态。需要说明的是，本申请实施例中，前车是否起步需要先判定前车是否相对于本车运动，再判断前车是否向前运动。因此，在本申请实施例中，检测装置需要先执行前车和本车的相对静止状态的检测，即S103所述的步骤。并在上一次前车和本车已经处于相对静止状态后，再执行相对运动状态的检测，即S105所述的步骤。

图10为示例性示出的相对运动状态判定的流程示意图。请参照图10，具体包括：

S301，获取当前图像帧中的前车图像。

示例性的，图11为示例性示出的前车图像的示意图。示例性的，假设在本步骤中，仍以图6中的图像帧301为前一图像帧。图11为当前周期获取到的图像帧1101。示例性的，检测装置可基于图像帧301的前车图像602，获取当前图像帧1101的前车图像802，具体获取方式可参照S201中的相关内容，此处不再赘述。

S302，基于前一图像帧的前车图像和光流信息，以及当前图像帧中的前车图像，获取获取光流向量。

示例性的，如图12a所示，检测装置存储器中存储有前一图像帧301中的前车区域601内的光流信息(即多个特征点)。如图12b所示，检测装置可基于前一图像帧的前车图像602和光流信息，以及当前图像帧1101的前车图像1102，通过光流算法，获取到前车图像1102中与前一图像帧301中的光流信息(即多个特征点)中的全部或部分特征点对应的特征点。

示例性的，光流算法可基于获取到的前车图像602的多个特征点，以及前车图像1102中的多个特征点之间的对应关系，获取每个特征点对应的光流向量。光流算法的未描述部分可参照上文，此处不再赘述。

举例说明，图13为示例性示出的特征点对应关系示意图。请参照图13，检测装置获取到的前车图像602内的特征点(即光流信息)包括特征点1302，检测装置通过光流算法获取到的前车图像1102内与特征点1302对应的特征点为特征点1301。检测装置按照光流算法，基于特征点1301和特征点1302，获取对应的向量(即光流向量)，其中，向量指向当前图像帧对应的特征点，即特征点1301。其它特征点的处理类似，此处不再赘述。

未描述部分可参照S202的相关内容，此处不再赘述。

S303，获取所有光流向量的运动幅度的中值。

S303的具体细节可参照S203的相关描述，此处不再赘述。

S304，判断中值是否大于或等于设定的运动阈值。

在一个示例中，若检测装置检测到中值大于或等于设定的运动阈值。流程前进至S306。示例性的，运动阈值大于上文所述的静止阈值。例如，运动阈值可以设置为6像素。在其他实施例中，运动阈值也可以是其它数值，本申请不做限定。

在另一个示例中，若检测装置检测到中值小于设定的运动阈值。流程前进至S305。

S305，确定本车与前车为相对静止状态。

示例性的，前文所述，检测装置已确定在上一次检测结果中，本车和前车已处于相对静止状态。相应的，若在本次检测过程中，检测装置确定本车和前车为相对静止状态。可以理解为，本车和前车在两个周期间隔内，例如500ms内，保持相对静止状态不变。

S306，确定本车与前车为相对运动状态。

示例性的，如前文所述，检测装置已确定在上一次检测结果中，本车和前车已处于相对静止状态。相应的，在本次检测过程中，若检测装置确定本车和前车为相对运动状态，则检测装置可确定前车与本车从相对静止状态变为相对运动状态。流程前进至图2b中的S106。

请继续参照图2b，示例性的，检测装置检测到前车相对于本车从静止状态变为运动状态后，流程前进至S106。

S106，检测前车是否向前运动。

示例性的，如图14所示，检测装置在S302中可获取到图像帧1101中的前车区域603内的全部或部分特征点对应的向量。需要说明的是，图14中的光流向量的长度、方向和数量仅为示意性举例，本申请不做限定。

请参照图14，示例性的，每个光流向量具有长度和方向。其中，如上文所述，长度用于指示特征点之间的运动幅度。而光流向量的方向，可选地用于指示特征点之间的运动方向。相应的，检测装置可将与所有光流向量的方向信息，获取当前图像帧的前车区域内的特征点与前一图像帧的前车区域内的特征点之间的运动方向。并且，检测装置可进一步基于获取到的特征点之间的运动方向，确定前车是否相对于本车向前运动，即前车是否起步。

示例性的，检测装置检测前车是否向前运动的具体步骤可以包括：

1)基于所有光流向量的方向信息，确定汇聚点。

示例性的，如果前车相对与本车向前运动，则前车的特征点对应的光流会呈现汇聚趋势。请继续参照图14，示例性的，检测装置可基于所有光流向量中的多个光流向量的交点，找到汇聚点1401(也可以称为汇聚中心)。需要说明的是，理想状态下，汇聚点到所有向量之间的距离应当均为0。因此，在所有光流向量形成的交叉点有多个的情况下，可基于每个得到的交叉点到所有向量的距离之和，确定汇聚点。示例性的，距离之和最小的交叉点，即为汇聚点。

2)基于汇聚点，遍历所有光流向量，判定光流向量中指向汇聚点的数量是否大于或等于设定的第一光流阈值。

示例性的，检测装置确定汇聚点后，可遍历所有光流向量。根据各光流向量的方向信息，确定所有光流向量中指向汇聚点的光流向量的数量。

在一个示例中，若指向汇聚点的光流向量的数量大于或等于设定的第一光流阈值，检测装置可确定前车向前移动。示例性的，第一光流阈值可选地为光流总数的60％。在其他实施例中，第一光流阈值也可以是其它数值，本申请不做限定。

在另一个示例中，若指向汇聚点的光流向量的数量小于或等于设定的第二光流阈值，检测装置可确定前车向后移动。需要说明的是，若车辆向后移动，则光流向量的方向是发散的。因此，指向汇聚点的光流向量的数量非常少或者为0。

S107，告警。

示例性的，检测装置检测到前车起步后，检测装置告警，以提示用户前车起步。可选地，检测装置可通过车辆的音响装置，或者通过行车记录仪的提示音进行告警。

示例性的，若检测装置检测到前车相对本车后退，检测装置同样可发出告警，以提示用户前车正在后退。

示例性的，检测装置清空缓存的信息，并重新执行S101。可选地，清空的缓存信息包括但不限于：记录的至少一次检测结果，记录的前一图像帧的图像信息(例如包括前一图像帧的光流信息和前车图像)等。

在一种可能的实现方式中，在S102中，检测装置可基于多次缓存的检测结果，确定本车和前车是否已在设定的时长内，即多个周期内处于相对静止状态。并在检测到多次缓存的检测结果均为本车和前车相对静止后，再执行S105。

在另一种可能的实现方式中，在S105中，检测装置可基于多个连续周期的图像帧，确定前车与本车从相对静止状态变为运动状态后，再执行S106，以防止误判。

在又一种可能的实现方式中，在S103中，检测装置可先检测本车是否处于静止状态。并在确定本车处于静止状态后，判断本车和前车是否处于相对静止状态。也可以理解为，本车和前车均相对于地面处于绝对静止状态。可选地，检测装置可获取车辆中集成的加速器、陀螺仪等采集的参数，以基于获取到的参数，确定本车是否相对于地面处于绝对静止状态。可选地，若检测装置检测到本车未处于静止状态，则可确定检测结果为非相对静止状态。

为使本领域人员更好的理解本申请实施例中的技术方案，下面以具体实施例对本申请实施例中的前车起步检测方法进行详细说明。图15～图19为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图。下面依次基于图15～图19对本申请实施例中的前车起步检测方法进行详细说明。

图15为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图。请参照图15，具体包括：

S401，获取第一图像帧。

示例性的，如图1中的场景所示，本车启动后，行车记录仪开始采集图像。检测装置在当前检测周期触发时刻，获取第一图像帧。

S402，判断是否缓存有检测结果和/或图像帧的图像信息。

示例性的，在本实施例中，以检测装置未检测到缓存的检测结果和图像帧的图像信息为例。需要说明的是，检测装置未检测到缓存的检测结果和图像帧的图像信息的原因有多种。例如，一个示例中，如前文所述的，检测装置在上一次检测到前车起步后，将会清除缓存。另一个示例中，检测装置在上一次的图像帧中未检测到前车的情况下，同样未缓存检测结果和图像信息。又一个示例中，本车启动，即行车记录仪和检测装置初始启动后，检测装置同样未存储有检测结果和图像信息。

S403，检测第一图像帧是否包括前车。

检测方式可参照上文，此处不赘述。示例性的，本申请实施例中以第一图像帧中包括前车为例进行说明。流程前进至S404。

S404，缓存第一图像帧的图像信息。

示例性的，检测装置检测到第一图像帧包括前车，可进一步获取第一图像帧的前车区域内的特征点，即光流信息，并获取前车图像的图像金字塔。具体细节可参照上文，此处不再赘述。

示例性的，检测装置缓存第一图像帧的图像信息，即第一图像帧的光流信息和前车图像的图像金字塔。

接图15，图16为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图。请参照图16，具体包括：

S501，获取第二图像帧。

示例性的，在周期到达时刻，检测装置从行车记录仪获取当前时刻采集的图像。示例性的，第一图像帧与第二图像帧的获取间隔时长即为上文所述周期时长(也可以称为检测周期时长)。可选地，周期时长为500ms。

S502，判断是否缓存有检测结果和/或图像帧的图像信息。

示例性的，如上文中的S404的描述，检测装置在上一个周期，缓存有第一图像帧的图像信息。例如光流信息和前车图像的图像金字塔。示例性的，检测装置在本步骤中，可检测到缓存有图像帧的图像信息。流程前进至S503。

S503，判断前一次检测结果是否为本车和前车相对静止。

示例性的，如图15中的S404的描述，检测装置仅缓存有图像帧的图像信息，而未缓存有检测结果。因此，在S503中，检测装置判定本车和前车在上一个周期非相对静止。具体描述可参照S202的相关内容，此处不再赘述。流程前进至S504。

S504，检测第二图像帧中是否包括前车。

检测方式可参照上文，此处不赘述。示例性的，本申请实施例中以第二图像帧中包括前车为例进行说明。流程前进至S505。

S505，基于第一图像帧和第二图像帧，检测本车和前车是否为相对静止状态。

示例性的，如S502中所述，检测装置检测到存储器中缓存有前一个周期获取的图像帧的图像信息，即第一图像帧对应的图像信息。例如光流信息和前车图像的图像金字塔。相应的，检测装置可获取当前周期获取的图像帧，即第二图像帧对应的图像信息。例如第二图像帧的前车图像的图像金字塔和光流信息。接着，检测装置可基于第一图像帧的图像信息和第二图像帧的图像信息，检测本车和前车是否为相对静止状态。具体检测方式请参照上文中的S103的相关内容，此处不再赘述。

示例性的，本实施例中，以获取到的中值(概念见上文，此处不赘述)大于设定的静止阈值(2像素)为例进行说明。相应的，检测装置确定本车和前车为相对运动状态。流程前进至S506。

S506，缓存检测结果和第二图像帧的图像信息。

示例性的，检测装置检测到本车和前车为相对运动状态后，检测装置缓存本次检测结果，即本车和前车为相对运动状态。并且，检测装置缓存第二图像帧的图像信息，即第二图像帧的光流信息和前车图像的图像金字塔，下文中的图像信息均类似，下文中不再重复说明。

接图16，图17为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图。请参照图17，具体包括：

S601，获取第三图像帧。

示例性的，在周期到达时刻，检测装置从行车记录仪获取当前时刻采集的图像。示例性的，第二图像帧与第三图像帧的获取间隔时长即为上文所述周期时长(也可以成为检测周期时长)。可选地，周期时长为500ms。

S602，判断是否缓存有检测结果和/或图像帧的图像信息。

示例性的，如上文中的S506的描述，检测装置在上一个周期，缓存有检测结果和第二图像帧的图像信息。示例性的，检测装置在本步骤中，可检测到缓存有前一次的检测结果和图像帧的图像信息。流程前进至S603。

S603，判断前一次检测结果是否为本车和前车相对静止。

示例性的，如上文中的S506的描述，检测装置上一个周期缓存的检测结果指示本车和前车为相对运动状态。因此，在本步骤中，检测装置判定本车和前车在上一个周期非相对静止。具体描述可参照S202的相关内容，此处不再赘述。流程前进至S604。

S604，检测第三图像帧中是否包括前车。

检测方式可参照上文，此处不赘述。示例性的，本申请实施例中以第三图像帧中包括前车为例进行说明。流程前进至S605。

S605，基于第二图像帧和第三图像帧，检测本车和前车是否为相对静止状态。

示例性的，如S602中所述，检测装置检测到存储器中缓存有前一个周期获取的检测结果和图像帧的图像信息，即第二图像帧对应的图像信息。相应的，检测装置可获取当前周期获取的图像帧，即第三图像帧对应的图像信息。接着，检测装置可基于第二图像帧的图像信息和第三图像帧的图像信息，检测本车和前车是否为相对静止状态。具体检测方式请参照上文中的S103的相关内容，此处不再赘述。

示例性的，本实施例中，以获取到的中值(概念见上文，此处不赘述)小于设定的静止阈值(2像素)为例进行说明。相应的，检测装置确定本车和前车为相对静止状态。流程前进至S606。

S606，缓存检测结果和第三图像帧的图像信息。

示例性的，检测装置检测到本车和前车为相对静止状态后，检测装置缓存本次检测结果，即本车和前车为相对静止状态。并且，检测装置缓存第三图像帧的图像信息。

接图17，图18为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图。请参照图18，具体包括：

S701，获取第四图像帧。

示例性的，在周期到达时刻，检测装置从行车记录仪获取当前时刻采集的图像。示例性的，第三图像帧与第四图像帧的获取间隔时长即为上文所述周期时长(也可以成为检测周期时长)。可选地，周期时长为500ms。

S702，判断是否缓存有检测结果和/或图像帧的图像信息。

示例性的，如上文中的S606的描述，检测装置在上一个周期，缓存有检测结果和第三图像帧的图像信息。示例性的，检测装置在本步骤中，可检测到缓存有前一次的检测结果和图像帧的图像信息。流程前进至S703。

S703，判断前一次检测结果是否为本车和前车相对静止。

示例性的，如上文中的S606的描述，检测装置上一个周期缓存的检测结果指示本车和前车为相对静止状态。因此，在本步骤中，检测装置判定本车和前车在上一个周期处于相对静止。具体描述可参照S202的相关内容，此处不再赘述。流程前进至S704。

S704，检测第四图像帧中是否包括前车。

检测方式可参照上文，此处不赘述。示例性的，本申请实施例中以第四图像帧中包括前车为例进行说明。流程前进至S705。

S705，基于第三图像帧和第四图像帧，检测本车和前车是否从相对静止状态变为相对运动状态。

示例性的，如S702中所述，检测装置检测到存储器中缓存有前一个周期获取的检测结果和图像帧的图像信息，即第三图像帧对应的图像信息。例如光流信息和前车图像。相应的，检测装置可获取当前周期获取的图像帧，即第四图像帧对应的图像信息。接着，检测装置可基于第三图像帧的图像信息和第四图像帧的图像信息，检测本车和前车是否为相对运动状态。也就是说，本车和前车是否从上一个周期的相对静止状态变为相对运动状态。具体检测方式请参照上文中的S105的相关内容，此处不再赘述。

示例性的，本实施例中，以获取到的中值(概念见上文，此处不赘述)小于设定的运动阈值(6像素)为例进行说明。相应的，检测装置确定本车和前车仍为相对静止状态。即，未从相对静止状态变为相对运动状态。流程前进至S706。

S706，缓存检测结果和第四图像帧的图像信息。

示例性的，检测装置检测到本车和前车为相对静止状态后，检测装置缓存本次检测结果，即本车和前车为相对静止状态。并且，检测装置缓存第四图像帧的图像信息。

接图18，图19为示例性示出的前车起步检测方法的流程示意图。请参照图19，具体包括：

S801，获取第五图像帧。

示例性的，在周期到达时刻，检测装置从行车记录仪获取当前时刻采集的图像。示例性的，第四图像帧与第五图像帧的获取间隔时长即为上文所述周期时长(也可以成为检测周期时长)。可选地，周期时长为500ms。

S802，判断是否缓存有检测结果和/或图像帧的图像信息。

示例性的，如上文中的S706的描述，检测装置在上一个周期，缓存有检测结果和第四图像帧的图像信息。示例性的，检测装置在本步骤中，可检测到缓存有前一次的检测结果和图像帧的图像信息。流程前进至S803。

S803，判断前一次检测结果是否为本车和前车相对静止。

示例性的，如上文中的S706的描述，检测装置上一个周期缓存的检测结果指示本车和前车为相对静止状态。因此，在本步骤中，检测装置判定本车和前车在上一个周期处于相对静止。具体描述可参照S202的相关内容，此处不再赘述。流程前进至S804。

S804，检测第五图像帧中是否包括前车。

检测方式可参照上文，此处不赘述。示例性的，本申请实施例中以第五图像帧中包括前车为例进行说明。流程前进至S805。

S805，基于第四图像帧和第五图像帧，检测本车和前车是否从相对静止状态变为相对运动状态。

示例性的，如S802中所述，检测装置检测到存储器中缓存有前一个周期获取的检测结果和图像帧的图像信息，即第四图像帧对应的图像信息。例如，前车区域的特征点和前车图像的图像金字塔。相应的，检测装置可获取当前周期获取的图像帧，即第五图像帧对应的图像信息。接着，检测装置可基于第四图像帧的图像信息和第五图像帧的图像信息，检测本车和前车是否为相对运动状态。也就是说，本车和前车是否从上一个周期的相对静止状态变为相对运动状态。具体检测方式请参照上文中的S105的相关内容，此处不再赘述。

示例性的，本实施例中，以获取到的中值(概念见上文，此处不赘述)大于设定的运动阈值(6像素)为例进行说明。相应的，检测装置确定本车和前车为相对运动状态。即本车和前车从相对静止状态变为运动状态。流程前进至S806。

S806，判断前车是否向前运动。

示例性的，检测装置可进一步基于第四图像帧的图像信息和第五图像帧的图像信息，判断前车是否向前运动。具体判断方式可参照S106中的描述，此处不再赘述。

示例性的，本步骤中，以检测装置确定前车向前运动，即前车起步为例进行说明。流程前进至S807。

S807，告警。

具体描述可参照S107的相关内容，此处不再赘述。

S808，清除缓存。

示例性的，检测装置清楚缓存的检测结果和所有图像帧的图像信息。并在下一个周期到达时刻，重复执行S401～S808。

场景二

结合图1，图20为本申请实施例提供的一种前车起步检测方法的流程示意图。请参照图20，具体包括：

S901，获取图像帧。

示例性的，检测装置在当前周期获取图像帧。具体描述可参照S101，此处不赘述。

S902，判断前一次检测结果是否指示本车和前车已处于相对静止状态。

一个示例中，若前一次检测结果指示本车和前车为非相对静止状态(概念可参照场景一，此处不赘述)，流程前进至S903。

另一个示例中，若前一次检测结果指示本车和前车已处于相对静止状态，流程前进至S905。

其它未描述内容可参照S102，此处不再赘述。

S903，基于前车在前一图像帧中的图像尺寸和前车在当前图像帧中的图像尺寸，检测本车和前车是否为相对静止状态。

示例性的，图21为示例性示出的前车在图像帧中的图像尺寸的示意图。请参照图21的，示例性的，检测装置可通过图像识别，确定前车2102对应的前车区域2103，并获取到前车区域2103的图像尺寸，即为前车2102的图像尺寸。可选地，前车区域2103的尺寸包括前车区域2103的高H1。

如前文所述，本申请实施例仅以矩形框为例进行说明。在其他实施例中，前车2102的图像尺寸也可以是前车2102的边缘所构成的图像对应的尺寸。本申请不做限定。需要说明的是，图21的所示出的是前车2102在前一周期获取到的图像帧2101中的图像尺寸。

示例性的，在当前周期，检测装置可基于当前周期获取到的图像帧，获取到当前图像帧中的前车区域，具体获取方式可参照上文，此处不赘述。示例性的，检测装置可基于当前图像帧的前车区域的尺寸，例如前车区域的高，与前车区域2103的图像尺寸，例如前车区域2103的高H进行比较。示例性的，若两个图像帧的前车区域的图像尺寸(例如高度)之差小于或等于设定的静止阈值，则确定前车与本车相对静止。若两个图像帧的前车区域的图像尺寸(例如高度)之差大于设定的静止阈值，则确定前车与本车相对运动。需要说明的是，静止阈值可基于实际需求进行设置，本申请不做限定。

可选地，检测装置也可以基于当前图像帧的前车区域的图像尺寸(例如高度)与前一图像帧的前车区域的图像尺寸(例如高度)之间的比值，即前车区域的图像尺寸(例如高度)除以前一图像帧的前车区域的图像尺寸(例如高度)，确定前车与本车是否相对静止。相应的，若比值大于或等于设定的静止阈值，则确定前车静止。若比值小于设定的静止阈值，则确定前车和本车相对运动。需要说明的是，根据不同的比较方法(包括差值和比值)，设置的静止阈值也不相同。

S904，保存检测结果。

S905，基于前车在前一图像帧中的图像尺寸和前车在当前图像帧中的图像尺寸，检测前车是否起步。

示例性的，仍以图21为前一周期获取到的图像帧。图22为示例性示出的检测装置获取到的前车2102在当前周期获取到的图像帧2104中的图像尺寸。

请参照图22，示例性的，若前车2102相对本车从静止状态变为运动状态，则前车2102在图像帧2104中的前车区域2105的图像尺寸变小，即前车区域2105的图像尺寸小于前车区域2103。也就是说，前车区域2105的高H2小于前车区域2103的高H1。

示例性的，在本申请实施例中，检测装置可配置设定的运动阈值。举例说明，检测装置获取前车区域2105的高度(H2)与前车区域2103的高度(H1)的比值，即前车区域2105的高度值除以前车区域2103的高度值。在一个示例中，若该比值小于或等于设定的运动阈值(可根据实际情况设置，本申请不做限定)，则检测装置可确定前车起步，即前车相对本车向前运动。另一个示例中，若该比值大于设定的运动阈值，则检测装置可确定前车与本车仍相对静止。在又一个示例中，若该比值大于1，则检测装置可确定前车相对本车向后运动。

示例性的，检测装置检测到前车向前运动或向后运动，检测装置可告警，即执行S906。示例性的，若检测装置检测到前车与本车仍相对静止，则重复执行S901。

S906，告警。

具体细节可参照S107，此处不赘述。

需要说明的是，在本申请实施例中，场景一中基于光流的前车起步检测方法，还可以与场景二中基于图像尺寸的前车起步检测方法结合，以避免光流检测方式对运动状态的误判，提高前车起步检测的准确性。具体的，在上文所述的S304中，检测装置可判断中值是否大于或等于设定的运动阈值。一个示例中，若中值大于或等于设定的运动阈值，则流程前进至S306。在本实施例中，若中值小于设定的运动阈值，则检测装置可结合场景二中的相对运动判断方式。示例性的，检测装置可前车在前一图像帧中的图像尺寸和前车在当前图像帧中的图像尺寸，检测前车是否起步，具体检测方式可参照场景二的描述，此处不再赘述。在一个示例中，若检测装置基于前车的图像尺寸，确定前车与本车为相对静止状态。即检测装置基于光流检测方式和图像尺寸检测方式均检测到本车和前车仍保持相对静止状态，则检测装置可判定在当前周期，本车和前车仍保持相对静止状态。在另一个示例中，若检测装置基于前车的图像尺寸，确定前车与本车为相对运动状态，即从相对静止状态变为相对运动状态。

上述主要从各个网元之间交互的角度对本申请实施例提供的方案进行了介绍。可以理解的是，检测装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对检测装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，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。

在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图23示出了上述实施例中所涉及的检测装置2300的一种可能的结构示意图，如图23所示，装置包括：第一获取模块2301，用于获取第一图像帧，第一图像帧中包括前车的图像。第二获取模块2302，用于根据第一图像帧与第二图像帧，获取第一光流信息；其中，第二图像帧为第一图像帧的前一帧图像帧，且第二图像帧包括前车的图像；第一光流信息用于指示第一图像帧中的前车的特征点相对于第二图像帧中的前车的特征点之间光流运动趋势。检测模块2303，用于根据第一光流信息，检测前车是否起步。

在上述方法实施例的基础上，第一获取模块2301，还用于在获取第一图像帧之前，获取第三图像帧和第四图像帧，第三图像帧和第四图像帧均包括前车的图像；第三图像帧和第四图像帧相邻；第二获取模块2302，还用于根据第三图像帧与第四图像帧，获取第二光流信息；第二光流信息用于指示第四图像帧中的前车的特征点相对于第三图像帧中的前车的特征点之间的光流运动趋势；检测模块2303，还用于根据第二光流信息，确定本车与前车之间为相对静止状态。

在上述方法实施例的基础上，检测模块2303，具体用于：根据第一光流信息，检测本车与前车之间是否从相对静止状态变为相对运动状态；其中，相对运动状态包括前车相对本车向前运动或者前车相对本车向后运动。

在上述方法实施例的基础上，第一光流信息包括第一幅度信息和第一方向信息；第一幅度信息用于指示第一图像帧中的前车的特征点与第二图像帧中的前车的特征点之间的运动幅度；第一方向信息用于指示第一图像帧中的前车的特征点与第二图像帧中的前车的特征点之间的运动方向。

在上述方法实施例的基础上，检测模块2303，具体用于：当第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值，确定本车与前车为相对运动状态。

在上述方法实施例的基础上，检测模块2303，具体用于：当第一幅度信息小于或等于设定的第二阈值，确定本车与前车之间为相对静止状态；第二阈值小于第一阈值。

在上述方法实施例的基础上，当第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值时，检测模块2303，具体还用于：当第一方向信息大于或等于设定的第三阈值，确定前车相对本车向前运动。

在上述方法实施例的基础上，当第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值时，检测模块2303，具体还用于：当第一方向信息小于或等于设定的第四阈值，确定前车相对本车向后运动；第四阈值小于第三阈值。

在上述方法实施例的基础上，第一光流信息为第一图像帧中的前车的特征点与第二图像帧中的前车的特征点之间的光流向量，其中，每个光流向量包括幅度信息和方向信息。检测模块2303用于：基于所有光流向量的方向信息，确定汇聚点。基于汇聚点，遍历所有光流向量，判定所有光流向量中指向汇聚点的光流向量的数量是否大于或等于设定的第三阈值。

在上述方法实施例的基础上，第一获取模块2301，用于按照设定的条件，检测第一图像帧中是否包括前车的图像。

在上述方法实施例的基础上，设定的条件包括：前车的图像在所述第一图像帧的前车检测区域中的面积大于或等于设定的前车检测阈值；若存在多个面积大于或等于设定的前车检测阈值的图像，选择距离第一图像帧底边最近的图像为前车的图像。

在上述方法实施例的基础上，光流信息在图像帧中的分布区域的尺寸小于前车在图像帧中的图像的尺寸。

在上述方法实施例的基础上，装置还包括第三获取模块2304，用于获取前车在第一图像帧中的第一图像尺寸；检测模块，还用于当第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定前车相对本车向前运动；检测模块，还用于当第一图像尺寸大于或等于第五阈值，确定前车相对本车向后运动。

在上述方法实施例的基础上，装置还包括第三获取模块2304，用于当检测模块根据第一光流信息未检测到前车起步时，获取前车在第一图像帧中的第一图像尺寸；检测模块，还用于当第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定前车相对本车向前运动；检测模块，还用于当第一图像尺寸大于或等于第五阈值，确定前车相对本车向后运动。

下面介绍本申请实施例提供的一种装置。如图24所示：

图24为本申请实施例提供的一种通信装置的结构示意图。如图24所示，该通信装置2400可包括：处理器2401、收发器2405，可选的还包括存储器2402。

所述收发器2405可以称为收发单元、收发机、或收发电路等，用于实现收发功能。收发器2405可以包括接收器和发送器，接收器可以称为接收机或接收电路等，用于实现接收功能；发送器可以称为发送机或发送电路等，用于实现发送功能。

存储器2402中可存储计算机程序或软件代码或指令2404，该计算机程序或软件代码或指令2404还可称为固件。处理器2401可通过运行其中的计算机程序或软件代码或指令2403，或通过调用存储器2402中存储的计算机程序或软件代码或指令2404，对MAC层和PHY层进行控制，以实现本申请下述各实施例提供的OM协商方法。其中，处理器2401可以为中央处理器(central processing unit，CPU)，存储器2402例如可以为只读存储器(read-only memory，ROM)，或为随机存取存储器(random access memory，RAM)。

本申请中描述的处理器2401和收发器2405可实现在集成电路(integrated circuit，IC)、模拟IC、射频集成电路RFIC、混合信号IC、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、印刷电路板(printed circuit board，PCB)、电子设备等上。

上述通信装置2400还可以包括天线2406，该通信装置2400所包括的各模块仅为示例说明，本申请不对此进行限制。

如前所述，以上实施例描述中的通信装置可以是终端，但本申请中描述的通信装置的范围并不限于此，而且通信装置的结构可以不受图24的限制。通信装置可以是独立的设备或者可以是较大设备的一部分。例如所述通信装置的实现形式可以是：

(1)独立的集成电路IC，或芯片，或，芯片系统或子系统；(2)具有一个或多个IC的集合，可选的，该IC集合也可以包括用于存储数据，指令的存储部件；(3)可嵌入在其他设备内的模块；(4)车载设备等等；(5)其他等等。

对于通信装置的实现形式是芯片或芯片系统的情况，可参见图25所示的芯片的结构示意图。图25所示的芯片包括处理器2501和接口2502。其中，处理器2501的数量可以是一个或多个，接口2502的数量可以是多个。可选的，该芯片或芯片系统可以包括存储器2503。

其中，上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包含至少一段代码，该至少一段代码可由终端设备执行，以控制终端设备用以实现上述方法实施例。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种计算机程序，当该计算机程序被终端设备执行时，用以实现上述方法实施例。

所述程序可以全部或者部分存储在与处理器封装在一起的存储介质上，也可以部分或者全部存储在不与处理器封装在一起的存储器上。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种处理器，该处理器用以实现上述方法实施例。上述处理器可以为芯片。

结合本申请实施例公开内容所描述的方法或者算法的步骤可以硬件的方式来实现，也可以是由处理器执行软件指令的方式来实现。软件指令可以由相应的软件模块组成，软件模块可以被存放于随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、闪存、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable ROM，EPROM)、电可擦可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)、寄存器、硬盘、移动硬盘、只读光盘(CD-ROM)或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外，该ASIC可以位于网络设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于网络设备中。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本申请实施例所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims

一种前车起步检测方法，其特征在于，包括：

获取第一图像帧，所述第一图像帧中包括前车的图像；

根据所述第一图像帧与第二图像帧，获取第一光流信息；其中，所述第二图像帧为所述第一图像帧的前一帧图像帧，且所述第二图像帧包括所述前车的图像；所述第一光流信息用于指示所述第一图像帧中的所述前车的特征点相对于所述第二图像帧中的所述前车的特征点之间光流运动趋势；

根据所述第一光流信息，检测所述前车是否起步。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一图像帧之前，方法还包括：

获取第三图像帧和第四图像帧，所述第三图像帧和所述第四图像帧均包括所述前车的图像；所述第三图像帧和所述第四图像帧相邻；

根据所述第三图像帧与所述第四图像帧，获取第二光流信息；所述第二光流信息用于指示所述第四图像帧中的所述前车的特征点相对于所述第三图像帧中的所述前车的特征点之间的光流运动趋势；

根据所述第二光流信息，确定本车与所述前车之间为相对静止状态。
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一光流信息，检测所述前车是否起步，包括：

根据所述第一光流信息，检测所述本车与所述前车之间是否从所述相对静止状态变为相对运动状态；

其中，所述相对运动状态包括所述前车相对所述本车向前运动或者所述前车相对所述本车向后运动。
根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述第一光流信息包括第一幅度信息和第一方向信息；

所述第一幅度信息用于指示所述第一图像帧中的所述前车的特征点与所述第二图像帧中的所述前车的特征点之间的运动幅度；

所述第一方向信息用于指示所述第一图像帧中的所述前车的特征点与所述第二图像帧中的所述前车的特征点之间的运动方向。
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一光流信息，检测所述前车是否起步，包括：

当所述第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值，确定所述本车与所述前车为相对运动状态。
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一光流信息，检测所述前车是否起步，包括：

当所述第一幅度信息小于或等于设定的第二阈值，确定所述本车与所述前车之间为相对静止状态；所述第二阈值小于所述第一阈值。
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述第一幅度信息大于或等于所述设定的第一阈值时，所述根据所述第一光流信息，检测所述前车是否起步，还包括：

当所述第一方向信息大于或等于设定的第三阈值，确定所述前车相对本车向前运动。
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，当所述第一幅度信息大于或等于所述设定的第一阈值时，所述根据所述第一光流信息，检测所述前车是否起步，还包括：

当所述第一方向信息小于或等于设定的第四阈值，确定所述前车相对所述本车向后运动；所述第四阈值小于所述第三阈值。
根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述前车在所述第一图像帧中的第一图像尺寸；

当所述第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定所述前车相对所述本车向前运动；

当所述第一图像尺寸大于或等于所述第五阈值，确定所述前车相对所述本车向后运动。
根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，当根据所述第一光流信息未检测到所述前车起步时，所述方法还包括：

获取所述前车在所述第一图像帧中的第一图像尺寸；

当所述第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定所述前车相对所述本车向前运动；

当所述第一图像尺寸大于或等于所述第五阈值，确定所述前车相对所述本车向后运动。
一种前车起步检测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取第一图像帧，所述第一图像帧中包括前车的图像；

第二获取模块，用于根据所述第一图像帧与第二图像帧，获取第一光流信息；其中，所述第二图像帧为所述第一图像帧的前一帧图像帧，且所述第二图像帧包括所述前车的图像；所述第一光流信息用于指示所述第一图像帧中的所述前车的特征点相对于所述第二图像帧中的所述前车的特征点之间光流运动趋势；

检测模块，用于根据所述第一光流信息，检测所述前车是否起步。
根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述第一获取模块，还用于在获取所述第一图像帧之前，获取第三图像帧和第四图像帧，所述第三图像帧和所述第四图像帧均包括所述前车的图像；所述第三图像帧和所述第四图像帧相邻；

所述第二获取模块，还用于根据所述第三图像帧与所述第四图像帧，获取第二光流信息；所述第二光流信息用于指示所述第四图像帧中的所述前车的特征点相对于所述第三图像帧中的所述前车的特征点之间的光流运动趋势；

所述检测模块，还用于根据所述第二光流信息，确定本车与所述前车之间为相对静止状态。
根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述检测模块，具体用于：

根据所述第一光流信息，检测所述本车与所述前车之间是否从所述相对静止状态变为相对运动状态；

其中，所述相对运动状态包括所述前车相对所述本车向前运动或者所述前车相对所述本车向后运动。
根据权利要求11至13任一项所述的装置，其特征在于，所述第一光流信息包括第一幅度信息和第一方向信息；

所述第一幅度信息用于指示所述第一图像帧中的所述前车的特征点与所述第二图像帧中的所述前车的特征点之间的运动幅度；

所述第一方向信息用于指示所述第一图像帧中的所述前车的特征点与所述第二图像帧中的所述前车的特征点之间的运动方向。
根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述检测模块，具体用于：

当所述第一幅度信息大于或等于设定的第一阈值，确定所述本车与所述前车为相对运动状态。
根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述检测模块，具体用于：

当所述第一幅度信息小于或等于设定的第二阈值，确定所述本车与所述前车之间为相对静止状态；所述第二阈值小于所述第一阈值。
根据权利要求15所述的装置，其特征在于，当所述第一幅度信息大于或等于所述设定的第一阈值时，所述检测模块，具体还用于：

当所述第一方向信息大于或等于设定的第三阈值，确定所述前车相对本车向前运动。
根据权利要求17所述的装置，其特征在于，当所述第一幅度信息大于或等于所述设定的第一阈值时，所述检测模块，具体还用于：

当所述第一方向信息小于或等于设定的第四阈值，确定所述前车相对所述本车向后运动；所述第四阈值小于所述第三阈值。
根据权利要求11至18任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第三获取模块：

所述第三获取模块，用于获取所述前车在所述第一图像帧中的第一图像尺寸；

所述检测模块，还用于当所述第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定所述前车相对所述本车向前运动；

所述检测模块，还用于当所述第一图像尺寸大于或等于所述第五阈值，确定所述前车相对所述本车向后运动。
根据权利要求11至18任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第三获取模块：

所述第三获取模块，用于当所述检测模块根据所述第一光流信息未检测到所述前车起步时，获取所述前车在所述第一图像帧中的第一图像尺寸；

所述检测模块，还用于当所述第一图像尺寸小于设定的第五阈值，确定所述前车相对所述本车向前运动；

所述检测模块，还用于当所述第一图像尺寸大于或等于所述第五阈值，确定所述前车相对所述本车向后运动。
一种前车起步检测装置，其特征在于，包括至少一个处理器和接口；所述处理器通过所述接口接收或发送数据；所述至少一个处理器被配置为调用存储在存储器中的软件程序，以执行如权利要求1至10任一项所述的方法。
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程序，当所述计算机程序运行在计算机或处理器上时，使得所述计算机或所述处理器执行如权利要求1至10任一项所述的方法。
一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包含软件程序，当所述软件程序被计算机或处理器执行时，使得权利要求1至10任一项所述的方法被执行。