[发明专利]车辆检测方法及装置在审
| 申请号: | 201911086705.9 | 申请日: | 2019-11-08 |
| 公开(公告)号: | CN112784642A | 公开(公告)日: | 2021-05-11 |
| 发明(设计)人: | 梁云 | 申请(专利权)人: | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 张娜;刘芳 |
| 地址: | 310051 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 车辆 检测 方法 装置 | ||
1.一种车辆检测方法,其特征在于,包括:
获取第一车辆的车辆图片,所述车辆图片为对行驶中的所述第一车辆进行拍摄得到的;
将所述车辆图片输入至预设模型,使得所述预设模型输出所述车辆图片对应的检测结果,其中,所述检测结果包括所述车辆图片中各区域的区域类型、以及各所述区域为对应的所述区域类型的置信度;
若根据所述检测结果确定所述车辆图片中存在预设烟雾类型的烟雾区域,则根据所述烟雾区域对应的第一置信度,确定所述第一车辆在行驶过程中是否产生预设烟雾。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述烟雾区域对应的第一置信度,确定所述第一车辆在行驶过程中是否产生预设烟雾,包括:
根据所述预设烟雾区域对应的第一置信度,判断所述第一置信度是否大于预设置信度;
若是,则确定所述第一车辆在行驶过程中产生预设烟雾。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述车辆图片输入至预设模型之前,所述方法还包括:
获取训练集,并对所述训练集中的各个训练车辆图片进行分类标定,以得到多个子训练集,其中,每个所述子训练集中包括标识有相同区域类型所对应的区域的多个训练车辆图片;
针对任一个所述子训练集,根据所述子训练集对所述预设模型进行训练,直至所述预设模型针对当前子训练集的准确率大于或等于预设准确率,以得到训练后的所述预设模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述区域类型包括如下中的至少一种:预设烟雾类型、非预设烟雾类型、水汽类型、阴影类型、扬尘类型;
则所述将所述车辆图片输入至预设模型,使得所述预设模型输出所述车辆图片对应的检测结果,包括:
将所述车辆图片输入至预设模型,使得所述预设模型输出所述车辆图片包括以下至少一个区域:预设烟雾类型的第一区域、非预设烟雾类型的第二区域、水汽类型的第三区域、阴影类型的第四区域和扬尘类型的第五区域。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,若所述第一车辆的车辆图片包括多张图片,则所述方法还包括:
将所述多张车辆图片分别输入至预设模型,使得所述预设模型分别输出各所述车辆图片对应的检测结果;
根据各所述车辆图片对应的检测结果,分别确定所述第一车辆在行驶过程中是否产生预设烟雾;
若确定所述第一车辆产生预设烟雾的车辆图片的数量大于预设数量,则确定所述第一车辆在行驶过程中产生预设烟雾。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所述车辆图片输入至预设模型之前,所述方法还包括:
对所述车辆图片进行图像处理,以得到处理后的车辆图片,其中,所述图像处理包括如下中的至少一种:图像裁剪、图像缩放、图像滤波。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测结果还包括用于指示所述车辆图片中各区域的位置信息和/或表征所述预设烟雾程度的标识信息。
8.一种车辆检测装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取第一车辆的车辆图片,所述车辆图片为对行驶中的所述第一车辆进行拍摄得到的;
处理模块,用于将所述车辆图片输入至预设模型,使得所述预设模型输出所述车辆图片对应的检测结果,其中,所述检测结果包括所述车辆图片中各区域的区域类型、以及各所述区域为对应的所述区域类型的置信度;
确定模块,用于若根据所述检测结果确定所述车辆图片中存在预设烟雾类型的烟雾区域,则根据所述烟雾区域对应的第一置信度,确定所述第一车辆在行驶过程中是否产生预设烟雾。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述确定模块,具体用于:
根据所述预设烟雾区域对应的第一置信度,判断所述第一置信度是否大于预设置信度;
若是,则确定所述第一车辆在行驶过程中产生预设烟雾。
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