[发明专利]车辆部件识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种车辆部件识别方法，所述方法包括：

获取待检测的目标车辆图片，对所述目标车辆图片进行识别，得到所述目标车辆图片各关键部件的识别结果；

根据所述识别结果确定目标车辆在所述目标车辆图片上的显示区域，以及所述目标车辆的车辆型号；

根据所述识别结果和所述车辆型号，确定所述待检测的目标车辆图片的拍摄角度；

根据所述车辆型号，获取对应车辆的各关键部件的标准相对位置关系以及标准轮廓线；

根据所述标准相对位置关系和所述目标车辆图片的拍摄角度，对所述显示区域进行矫正；

提取矫正后的所述显示区域内的目标车辆的轮廓线；

将所述目标车辆的轮廓线，与所述标准轮廓线进行边缘近似比对，确定所述目标车辆各关键部件的实际位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待检测的目标车辆图片，对所述目标车辆图片进行识别，得到所述目标车辆图片各关键部件的识别结果，包括：

获取待检测的目标车辆图片；

获取经样本集车辆图片训练后的卷积神经网络模型；

将所述目标车辆图片输入所述训练后的卷积神经网络模型，对所述目标车辆图片进行识别；

获取所述目标车辆图片各关键部件的识别结果；

还包括：

将所述识别结果上传至区块链。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述识别结果确定目标车辆在所述目标车辆图片上的显示区域，以及所述目标车辆的车辆型号，包括：

基于所述识别结果，确定所述目标车辆各关键部件的相对位置；

根据所述目标车辆各关键部件的相对位置，确定目标车辆在所述目标车辆图片上的显示区域；

提取所述显示区域内的所述目标车辆，并确定所述目标车辆的车辆型号。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述识别结果和所述车辆型号，确定所述待检测的目标车辆图片的拍摄角度，包括：

根据目标车辆的各关键部件的识别结果，得到所述目标车辆的各关键部件的关键点角度向量，并确定与所述目标车辆的各关键部件对应的特征向量矩阵；

根据所述目标车辆的车辆型号，获取对应车辆的各关键部件的基线特征向量；

将所述基线特征向量与所述特征向量矩阵进行比对，旋转所述基线特征向量，确定所述待检测的目标车辆图片的拍摄角度。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述将所述目标车辆的轮廓线，与所述标准轮廓线进行边缘近似比对，确定所述目标车辆各关键部件的实际位置，包括：

将所述目标车辆的轮廓线，与所述标准轮廓线进行边缘近似比对，得到边缘近似比对结果；

基于所述边缘近似比对结果，建立所述目标车辆的关键部件与相同车辆型号的车辆的关键部件之间的关联关系；

根据所述关联关系和所述标准相对位置关系，确定所述目标车辆各关键部件的实际位置。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据目标车辆的各关键部件的识别结果，得到所述目标车辆的各关键部件的关键点角度向量，并确定与所述目标车辆的各关键部件对应的特征向量矩阵，包括：

根据所述目标车辆的各关键部件的识别结果，确定各所述关键部件的关键点位置；

提取各所述关键点位置上的关键点，基于预设排列顺序，计算任意两个关键点之间的关键点角度向量；

根据所述关键点角度向量，确定对应关键点的相关角度向量；

根据所述关键点角度向量以及对应的相关角度向量，得到与所述目标车辆的各关键部件对应的特征向量矩阵。