[发明专利]车辆识别方法及装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种车辆识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含第一待识别车辆的待处理图像；

对所述待处理图像进行第一特征提取处理，得到包括所述第一待识别车辆的局部特征信息的第一特征数据，所述第一特征数据包括：所述待识别车辆的至少一个关键点的特征信息，以及所述待识别车辆的至少一个局部像素点区域的特征信息，所述局部像素点区域的面积小于所述第一待识别车辆所覆盖的像素点区域的面积，所述至少一个局部像素点区域的特征信息包括所述至少一个局部像素点区域的语义信息；

对所述待处理图像进行第二特征提取处理，得到包括所述第一待识别车辆的全局特征信息的第二特征数据；

对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行融合处理，得到所述第一待识别车辆的第三特征数据；所述第三特征数据用于获得所述第一待识别车辆的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行第一特征提取处理，得到包括所述第一待识别车辆的局部特征信息的第一特征数据，包括：

对所述待处理图像进行第三特征提取处理，得到第四特征数据；所述第四特征数据包括所述第一待识别车辆的至少一个关键点的特征信息；

对所述待处理图像进行第四特征提取处理，得到第五特征数据；所述第五特征数据包括所述第一待识别车辆的至少一个局部像素点区域的特征信息；所述局部像素点区域属于所述第一待识别车辆所覆盖的像素点区域，且所述局部像素点区域的面积小于所述第一待识别车辆所覆盖的像素点区域的面积；

对所述第四特征数据和第五特征数据进行融合处理，得到所述第一特征数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行第三特征提取处理，得到第四特征数据，包括：

对所述待处理图像进行第五特征提取处理，得到至少一个第六特征数据；所述第六特征数据包括所述关键点的特征信息，且任意两个所述第六特征数据所包括的特征信息属于不同的所述关键点；

从所述至少一个第六特征数据中选取包括信息量最多的k个特征数据，得到k个第七特征数据；所述k为不小于1的整数；

依据所述k个第七特征数据得到所述第四特征数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行第五特征提取处理，得到至少一个第六特征数据，包括：

对所述待处理图像进行第六特征提取处理，得到至少一张第一热力图；所述第一热力图包括所述关键点在所述待处理图像中的位置信息，且任意两张所述第一热力图所包括的信息属于不同的所述关键点；

对所述待处理图像进行第七特征提取处理，得到所述待处理图像的第一特征图像；所述第一特征图像包括所述待处理图像中的关键点的特征信息；

分别确定每张所述第一热力图与所述第一特征图像之间的点积，得到所述至少一个第六特征数据。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述从所述至少一个第六特征数据中选取包括信息量最多的k个特征数据，得到k个第七特征数据，包括：

对所述至少一个第六特征数据中的特征数据分别进行池化处理，得到至少一个第八特征数据；

依据所述至少一个第八特征数据所包括的信息量，得到至少一个第一概率；所述第一概率用于表征所述第六特征数据所包括的信息量；所述第一概率与所述第六特征数据一一对应；

在所述第一概率与所述第六特征数据所包括的信息量呈正相关的情况下，选取最大的k个所述第一概率所对应的所述第六特征数据，作为所述k个第七特征数据；或，

在所述第一概率与所述第六特征数据所包括的信息量呈负相关的情况下，选取最小的k个所述第一概率所对应的所述第六特征数据，作为所述k个第七特征数据。