[发明专利]一种车辆识别方法、装置和存储介质在审

专利信息
申请号: 201810079512.X 申请日: 2018-01-26
公开(公告)号: CN108319907A 公开(公告)日: 2018-07-24
发明(设计)人: 姚雨石;陶冶;胡易;张睿欣;余宗桥;郭晓威 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) 44300 代理人: 黄威
地址: 518057 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 车辆识别 局部识别 全局识别 存储介质 预设 图像 处理效率 融合策略 准确率 融合
【说明书】:

发明实施例公开了一种车辆识别方法、装置和存储介质;本发明实施例在获取到待识别车辆的图像后,可以分别采用预设全局识别模型和局部识别模型对所述图像中的车辆的整体和局部进行识别,以得到全局识别结果和局部识别结果,然后,按照预设融合策略将该全局识别结果和局部识别结果进行融合,以得到最终的车辆识别结果;该方案不仅可以提高处理效率、而且可以提高识别的准确率。

技术领域

本发明涉及通信技术领域,具体涉及一种车辆识别方法、装置和存储介质。

背景技术

互联网发展,以及智能终端的广泛应用,给人们的生活带来了极大的便利,尤其是信息查询和识别方面,更是如此。

现有信息查询和识别的实现,一般都需要基于一定规模化的数据库。例如,以车辆如汽车的识别为例,在现有技术中,一般都会通过搜索预设的汽车图片数据库,来查找与当前汽车图片相似的数据库内图片,并以该查找到的数据库内图片的属性信息作为识别结果,返回给用户,以实现识别汽车信息的目的。其中,该汽车图片数据库一般都需要通过采集大量的图片,然后由汽车领域专门从业人员以人工辨认的方式来得到识别结果,比如识别出车辆品牌、车系、以及年款等细粒度属性信息,并根据该识别结果建立而成。

在对现有技术的研究和实践过程中,本发明的发明人发现,在现有方案中,由于识别结果的准确性受限于所建立的汽车图片数据库的规模和图片多样性,而现有多数汽车图片数据库中的图片辨认都依赖人工,其规模和图片多样性十分有限,所以,现有方案的识别准确率并不高,此外,由于为人工辨认,因此,处理效率也较低。

发明内容

本发明实施例提供一种车辆识别方法、装置和存储介质,可以提高处理效率、以及识别准确率。

本发明实施例提供一种车辆识别方法,包括:

获取待识别车辆的图像;

采用预设全局识别模型对所述图像中的车辆的整体进行识别,得到全局识别结果;

采用预设局部识别模型对所述图像中的车辆的车尾和/或车脸进行识别,得到局部识别结果;

按照预设融合策略对所述全局识别结果和局部识别结果进行融合,得到车辆识别结果。

本发明实施例还提供一种车辆识别装置,包括:

获取单元,用于获取待识别车辆的图像;

全局识别单元,用于采用预设全局识别模型对所述图像中的车辆的整体进行识别,得到全局识别结果;

局部识别单元,用于采用预设局部识别模型对所述图像中的车辆的车尾和/或车脸进行识别,得到局部识别结果;

融合单元,用于按照预设融合策略对所述全局识别结果和局部识别结果进行融合,得到车辆识别结果。

可选的,在一些实施例中,所述全局识别单元包括全局提取子单元和全局识别子单元,如下:

所述全局提取子单元,用于对所述图像中车辆的整体特征进行提取,得到全局特征;

所述全局识别子单元,用于采用预设全局识别模型对所述全局特征进行识别,得到全局识别结果。

可选的,在一些实施例中,所述全局提取子单元,具体用于对所述图像中车辆的位置进行检测,根据检测结果对所述图像进行图像分割,得到主区域和背景区域,从所述主区域中提取车辆的关键点特征,得到全局特征。

可选的,在一些实施例中,所述局部识别单元包括局部提取子单元和局部识别子单元,如下:

所述局部提取子单元,用于对所述图像中的车辆的车尾和/或车脸进行特征提取,得到局部特征;

所述局部识别子单元,用于采用预设局部识别模型对所述局部特征进行识别,得到局部识别结果。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810079512.X/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top