[发明专利]车辆的部件检测方法、装置及设备在审

专利信息
申请号: 201811012746.9 申请日: 2018-08-31
公开(公告)号: CN110570388A 公开(公告)日: 2019-12-13
发明(设计)人: 王剑;程丹妮;郭昕;程远 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/70;G01N21/88;G06N3/04;G06Q40/08
代理公司: 11309 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 代理人: 张明;陈霁
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 开曼群岛;KY
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摘要:
搜索关键词: 部件检测 拍摄图片 实际位置 目标检测算法 相对位置关系 装置及设备 所在区域 修正 检测
【权利要求书】:

1.一种车辆的部件检测方法,包括:

获取车辆的拍摄图片;所述拍摄图片覆盖所述车辆的多个部件;

根据目标检测算法,在所述拍摄图片中检测各个部件所在的区域以及对应的类别;

对每个部件所在的区域,获取与所述部件相关的位置关系规则;

根据所述位置关系规则,确定与所述部件具有相对位置关系的相关部件;

获取所述部件与所述相关部件的实际位置关系;

根据所述实际位置关系以及所述位置关系规则,确定所述部件的方位;

根据所述部件的方位,对所述部件所在区域的类别进行修正。

2.根据权利要求1所述的方法,所述目标检测算法包括以下任一种:快速的基于区域的卷积神经网络Faster-RCNN,基于区域的全卷积网络RFCN,单次多边界框检测器SSD以及YOLO。

3.根据权利要求1所述的方法,当所述区域的个数为多个时,还包括:

按照预定义的排序规则,对多个区域进行排序;

所述对每个部件所在的区域,获取与所述部件相关的位置关系规则,包括:

从排序后的多个区域中依次选取每个部件所在的区域,获取与所述部件相关的位置关系规则。

4.根据权利要求1所述的方法,所述获取与所述部件相关的位置关系规则,包括:

从预定义的相对位置关系规则库中读取与所述部件相关的位置关系规则;所述预定义的相对位置关系规则库用于记录与车辆的各个部件相关的位置关系规则。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,所述类别包括以下一种或多种:车门、保险杠、翼子板、轮胎、格栅、大灯、中网、车牌、车标以及机盖。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法,修正后的类别包括以下一种或多种:左前门、右前门、左后门、右后门、前保险杠、后保险杠、左前翼子板、右前翼子板、左后翼子板、右后翼子板、左前轮胎,右前轮胎,左后轮胎,右后轮胎、格栅、左大灯、右大灯、中网、车牌、车标以及前机盖。

7.一种车辆的部件检测装置,包括:

获取单元,用于获取车辆的拍摄图片;所述拍摄图片覆盖所述车辆的多个部件;

检测单元,用于根据目标检测算法,在所述获取单元获取的所述拍摄图片中检测各个部件所在的区域以及对应的类别;

所述获取单元,还用于对每个部件所在的区域,获取与所述部件相关的位置关系规则;

确定单元,用于根据所述获取单元获取的所述位置关系规则,确定与所述部件具有相对位置关系的相关部件;

所述获取单元,还用于获取所述部件与所述确定单元确定的所述相关部件的实际位置关系;

所述确定单元,还用于根据所述获取单元获取的所述实际位置关系以及所述位置关系规则,确定所述部件的方位;

修正单元,用于根据所述确定单元确定的所述部件的方位,对所述部件所在区域的类别进行修正。

8.根据权利要求7所述的装置,所述目标检测算法包括以下任一种:快速的基于区域的卷积神经网络Faster-RCNN,基于区域的全卷积网络RFCN,单次多边界框检测器SSD以及YOLO。

9.根据权利要求7所述的装置,还包括:

排序单元,用于按照预定义的排序规则,对多个区域进行排序;

所述确定单元具体用于:

从排序后的多个区域中依次选取每个部件所在的区域,获取与所述部件相关的位置关系规则。

10.根据权利要求7所述的装置,所述获取单元具体用于:

从预定义的相对位置关系规则库中读取与所述部件相关的位置关系规则;所述预定义的相对位置关系规则库用于记录与车辆的各个部件相关的位置关系规则。

11.根据权利要求7-10任一项所述的装置,所述类别包括以下一种或多种:车门、保险杠、翼子板、轮胎、格栅、大灯、中网、车牌、车标以及机盖。

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