[发明专利]车辆违法检测方法、装置、电子装置和存储介质

权利要求书

1.一种车辆违法检测方法，其特征在于，包括：

控制枪机采集车辆全景图像；

根据所述枪机采集到的所述车辆全景图像，和所述枪机与其关联的球机之间的坐标映射关系，控制所述球机定位所述车辆全景图像中的目标车辆，并采集所述目标车辆的图像；

将所述目标车辆的图像输入到已训练完备的深度学习模型中，得到所述目标车辆的违法信息检测结果，其中，所述已训练完备的深度学习模型被训练为预测车辆图像中的车辆违法信息。

2.根据权利要求1所述的车辆违法检测方法，其特征在于，根据所述枪机采集到的所述车辆全景图像，和所述枪机与其关联的球机之间的坐标映射关系，控制所述球机定位所述车辆全景图像中的目标车辆，并采集所述目标车辆的图像包括：

确定所述车辆全景图中的目标车辆的坐标；

根据所述车辆坐标，和所述枪机与其关联的球机之间的坐标映射关系，确定所述球机的目标转动角度；

控制所述球机转动所述目标转动角度，并采集所述目标车辆的图像。

3.根据权利要求1所述的车辆违法检测方法，其特征在于，在将所述目标车辆的图像输入到已训练完备的深度学习模型中，得到所述目标车辆的违法信息检测结果之前，所述方法还包括：

对所述目标车辆的图像进行灰度处理，得到所述目标车辆的图像的前景和背景；

根据所述前景和所述背景，确定最大类间方差；

根据所述最大类间方差，对所述目标车辆的图像进行分割；

对分割之后的目标车辆的图像进行特征检测并进行融合，得到融合之后的所述目标车辆的图像。

4.根据权利要求1所述的车辆违法检测方法，其特征在于，所述已训练完备的深度学习模型的训练方法包括：

获取训练样本和未训练的深度学习模型，所述训练样本包括：不具有违法信息的第一车辆图像，以及具有违法信息的第二车辆图像；

以所述第二车辆图像作为输入，以所述第一车辆图像作为监督，训练所述未训练的深度学习模型，直至所述未训练的深度学习模型参数收敛，得到所述已训练完备的深度学习模型。

5.根据权利要求1所述的车辆违法检测方法，其特征在于，在将所述目标车辆的图像输入到已训练完备的深度学习模型中，得到所述目标车辆的违法信息检测结果之后，所述方法还包括：

在所述目标车辆的图像的违法信息检测结果为违法的情况下，获取所述目标车辆的车牌信息；

根据所述车牌信息，确定用户信息；

根据所述用户信息，将所述目标车辆的图像的违法信息检测结果发送给所述用户信息对应的用户终端。

6.根据权利要求1所述的车辆违法检测方法，其特征在于，在将所述目标车辆的图像输入到已训练完备的深度学习模型中，得到所述目标车辆的违法信息检测结果之后，所述方法还包括：

显示所述目标车辆的图像的违法信息检测结果。

7.根据权利要求1所述的车辆违法检测方法，其特征在于，在将所述目标车辆的图像输入到已训练完备的深度学习模型中，得到所述目标车辆的违法信息检测结果之后，所述方法还包括：

保存所述目标车辆的违法信息检测结果。

8.一种车辆违法检测装置，其特征在于，包括：

第一采集模块，用于控制枪机采集车辆全景图像；

第二采集模块，用于根据所述枪机采集到的所述车辆全景图像，和所述枪机与其关联的球机之间的坐标映射关系，控制所述球机定位所述车辆全景图像中的目标车辆，并采集所述目标车辆的图像；

第一处理模块，用于将所述目标车辆的图像输入到已训练完备的深度学习模型中，得到所述目标车辆的违法信息检测结果，其中，所述已训练完备的深度学习模型被训练为预测车辆图像中的车辆违法信息。

9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的车辆违法检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的车辆违法检测方法的步骤。