[发明专利]车辆外观改装判断方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请提供一种车辆外观改装判断方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请获取车辆图像和车辆标准图像；对车辆图像和车辆标准图像分割获得车辆图像掩膜图和车辆标准掩膜图；在车辆掩膜图中提取目标部件的部件子掩膜图生成部件标签图，在车辆标准掩膜图中提取目标部件的部件标准子掩膜图生成部件标准标签图；对部件标签图做形态学处理，获得部件待比对信息，对部件标准标签图做形态学处理，获得部件标准比对信息；比对部件待比对信息和部件标准比对信息获得比对结果，判断比对结果是否在设定误差范围内；对比对结果进行分析，判断所述车辆外观是否存在改装。根据该方法，可以快速判断车辆外观是否进行改装，代替人工判断，提高工作效率。

技术领域

本专利涉及人工智能图像处理领域，特别涉及一种车辆外观改装判断方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着社会经济的不断发展和人民生活水平的不断提高，车辆人均持有量不断上升，车辆需要每年进行年检，因此车辆年检的工作量也随之迅速增大。传统的车辆年检中车辆外观改装的检测主要是通过人工检测，对于车辆外观是否合格、是否改装的情况，一般检验人员均根据经验来判断，主观性较强，另外外观判断的衡量标准较多，有些情况较复杂，人工检验存在很大的易疲劳、易疏忽等弊端，同时人工校验成本较高。因此如何准确、快速的对车辆外观，尤其是大型车辆外观判断是急需解决的问题。

发明内容

本申请提供一种车辆外观改装判断方法、装置、计算机设备及存储介质，解决现有技术中人工检验的弊端，实现利用深度学习模型的人工智能对车辆外观进行检测，替代人工检测，提供工作效率，统一衡量标准。

为了实现上述目的，一方面，本申请提供一种车辆外观改装判断方法，所述方法包括：获取车辆图像和与之对应的车辆标准图像；对所述车辆图像进行分割获得车辆掩膜图，对所述标准图像进行分割获得车辆标准掩膜图；在所述车辆掩膜图中提取目标部件的部件子掩膜图，生成部件标签图，在所述车辆标准掩膜图中提取目标部件的部件标准子掩膜图，生成部件标准标签图；对所述部件标签图做形态学处理，提取所述目标部件的轮廓、相对位置、重叠度、尺度信息，获得部件待比对信息，对所述部件标准标签图做形态学处理，提取所述目标部件的轮廓、相对位置、重叠度、尺度信息，获得部件标准比对信息；将所述部件待比对信息与所述部件标准比对信息进行比对获得比对结果，判断所述比对结果是否在设定误差范围内；对所述比对结果进行分析，判断所述车辆外观是否存在改装。

进一步地，对所述部件标签图做形态学处理，提取所述目标部件的轮廓、相对位置、重叠度、尺度信息，获得部件待比对信息，对所述标准标签图做形态学处理，提取所述目标部件的轮廓、相对位置、重叠度、尺度信息，获得部件标准比对信息，包括：设置比对参照物，所述参照物为标杆，获取所述标杆的实际物理尺寸；计算所述标杆在标杆标签图中的高度与所述实际物理尺寸的比例，得到第一比例，计算所述标杆在标杆标准标签中的高度与所述实际物理尺寸的比例，得到第二比例；获取所述目标部件在所述部件标签图的第一尺寸和所述目标部件在所述部件标准标签图的第二尺寸；根据所述第一尺寸和所述第一比例计算出所述部件待比对信息，根据所述第二尺寸和所述第二比例计算出所述部件标准比对信息。

进一步地，对所述部件标签图做形态学处理，提取所述目标部件的轮廓、相对位置、重叠度、尺度信息，获得部件待比对信息，对所述标准标签图做形态学处理，提取所述目标部件的轮廓、相对位置、重叠度、尺度信息，获得部件标准比对信息，包括：对所述部件标签图的目标区域做形态学处理，去掉噪声点，将所述部件标签图中相同的目标进行合并，得到仅包含所述目标部件感兴趣区域的所述目标部件感兴趣区域标签图；对所述部件标准标签图做形态学处理，去掉噪声点，将所述所述部件标准标签图中相同的目标进行合并，得到仅包含所述目标部件感兴趣区域的所述目标部件感兴趣区域标准标签图。

进一步地，所述车辆外观改装判断方法还包括：在所述目标部件感兴趣区域标签图中提取第一感兴趣区域，根据所述第一感兴趣区域计算所述目标部件的所述第一尺寸；在所述目标部件感兴趣区域标准标签图中提取第二感兴趣区域，根据所述第二感兴趣区域计算所述目标部件的所述第二尺寸。