[发明专利]一种车辆验证方法及装置

权利要求书

1.一种车辆验证方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待验证车辆的验证视频；其中，所述验证视频中包括所述待验证车辆在执行验证动作指令时的视频片段；所述验证视频是客户端上传至服务器的；

确定所述验证视频的每一帧图像中，所述待验证车辆的状态信息；

根据所述状态信息，确定所述待验证车辆在所述验证视频中的验证动作；

基于所述验证动作与所述验证动作指令，确定所述待验证车辆的验证结果；

所述基于所述验证动作与所述验证动作指令，确定所述待验证车辆的验证结果，包括：

基于所述验证动作与所述验证动作指令，验证所述验证视频中的车辆是否是真实的车辆；

所述验证动作指令包括至少一条车门控制指令；

所述确定所述验证视频的每一帧图像中，所述待验证车辆的状态信息，包括：

利用训练好的目标提取模型，从所述验证视频的每一帧图像中，将所述待验证车辆所在区域对应的图像提取出来，得到所述待验证车辆的目标验证视频；

利用训练好的位置检测模型，确定所述目标验证视频的每一帧图像中，每个车门对应的预设关键点的位置；

根据所述预设关键点的位置，确定所述待验证车辆的每个车门在所述目标验证视频的每一帧图像中所处的状态，得到所述待验证车辆的状态信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态信息，确定所述待验证车辆在所述验证视频中的验证动作，包括：

利用有限状态机及所述待验证车辆的每个车门在所述目标验证视频的每一帧图像中所处的状态，确定所述待验证车辆在所述验证视频中的验证动作。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述验证动作与所述验证动作指令，确定所述待验证车辆的验证结果，包括：

确定所述验证动作与所述验证动作指令中指示的目标验证动作是否一致；

若所述验证动作与所述目标验证动作一致，则确定所述待验证车辆通过验证。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练好的位置检测模型，确定所述目标验证视频的每一帧图像中，每个车门对应的预设关键点的位置，包括：

将所述目标验证视频的每一帧图像输入至所述位置检测模型的第一级卷积神经网络模型中，确定所述目标验证视频的每一帧图像中，所述待验证车辆的每个车门对应的预设关键点所在的预设大小的图像区域；

将所述待验证车辆的每个车门对应的预设关键点所在的预设大小的图像区域输入至所述位置检测模型的第二级卷积神经网络模型中，确定所述待验证车辆的每个车门对应的预设关键点在预设坐标系下的位置坐标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设关键点的位置，确定所述待验证车辆的每个车门在所述目标验证视频的每一帧图像中所处的状态，得到所述待验证车辆的状态信息，包括：

针对所述目标验证视频的每一帧图像中的每个车门，根据该车门对应的预设关键点在预设坐标系下的位置坐标，与该车门对应的预设基准点的坐标，确定该车门对应的预设关键点与该车门对应的预设基准点之间的距离；

根据该车门对应的预设关键点与该车门对应的预设基准点之间的距离，确定该车门在该帧图像中所处的状态。