[发明专利]一种车辆损伤判别方法及装置

权利要求书

1.一种车辆损伤判别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取针对目标车辆的目标车辆图像；

通过预设的车辆损伤判别模型，对所述目标车辆图像进行特征提取，并根据所提取的特征，判别所述目标车辆是否存在损伤，并输出判别结果；其中，所述车辆损伤判别模型是根据预设的训练集对预设神经网络进行训练获得的模型，所述训练集包括多张车辆样本图像，以及每张车辆样本图像中车辆的损伤类型对应的标签；

其中，所述车辆损伤判别模型采用如下步骤训练得到：

获取所述预设神经网络和预设的所述训练集，所述训练集包括正样本图像和负样本图像，所述正样本图像为车辆受损图像，所述负样本图像为车辆未受损图像，所述预设神经网络包括第一神经网络和第二神经网络；

通过所述第一神经网络的特征提取器，对所述训练集中的每张车辆样本图像进行特征提取，得到每张车辆样本图像的特征向量，其中，所述第一神经网络包括卷积神经网络、循环神经网络和深度神经网络中的至少一种；

根据每张车辆样本图像的特征向量，通过所述第二神经网络的分类器对每张车辆样本图像进行损伤类型的分类判别，得到判别结果，其中，所述第二神经网络包括卷积神经网络、循环神经网络和深度神经网络中的至少一种；

根据所得到的每张车辆样本图像的判别结果和该车辆样本图像对应的标签，判断所述预设神经网络是否收敛；

如果否，调整所述预设神经网络的参数，返回执行通过所述第一神经网络的特征提取器，对所述训练集中的每张车辆样本图像进行特征提取，得到每张车辆样本图像的特征向量的步骤；

如果是，将当前得到的所述预设神经网络确定为所述车辆损伤判别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对目标车辆的目标车辆图像的步骤，包括：

获取包含目标车辆的图像；

对所述图像进行检测，确定包含目标车辆的图像区域；

对所述图像区域进行处理，得到所述目标车辆图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述图像区域进行处理，得到所述目标车辆图像的步骤，包括：

对所述图像区域进行尺寸归一化处理；

对经过尺寸归一化处理后的图像区域进行图像去中心化处理；

将经过图像去中心化处理后的图像区域确定为所述目标车辆图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所提取的特征，判别所述目标车辆是否存在损伤，并输出判别结果的步骤，包括：

根据所提取的特征，判别所述目标车辆是否存在损伤；

如果是，输出预警信息，所述预警信息用于指示所述目标车辆存在损伤以及指示所述目标车辆的损伤类型；其中，所述损伤类型为车灯受损、车窗受损、保险杠受损和第一位置受损中的一种或多种的任意组合，所述第一位置为所述目标车辆除车灯、车窗、保险杠之外的其他位置。