[发明专利]车辆的部件检测方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例提供一种车辆的部件检测方法、装置及设备，在车辆的部件检测方法中，获取车辆的拍摄图片。该拍摄图片可以覆盖车辆的多个部件。根据yolov2算法，在拍摄图片中检测各个部件所在的区域以及对应的类别。此处的类别可以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。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种车辆的部件检测方法、装置及设备。

背景技术

传统技术中，在对车辆进行定损时，先获取车辆的损伤图片。之后，从图像库中查找与该损伤图片相匹配的目标图片。最后根据目标图片中车辆的损伤结果确定上述车辆的损伤结果。

发明内容

本说明书一个或多个实施例描述了一种车辆的部件检测方法、装置及设备，可以提高部件检测的精准性。

第一方面，提供了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yolov2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；

所述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。

第二方面，提供了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yolov2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。

第三方面，提供了一种车辆的部件检测设备，包括：

接收器，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；

至少一个处理器，用于根据yolov2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；所述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。

本说明书一个或多个实施例提供的车辆的部件检测方法、装置及设备，获取车辆的拍摄图片。该拍摄图片可以覆盖车辆的多个部件。根据yolov2算法，在拍摄图片中检测各个部件所在的区域以及对应的类别。此处的类别可以包括但不限于左前门、右前门以及左后门等。由此可以看出，本说明书根据yolov2算法，在拍摄图片中检测到的类别可以包含有部件的方位信息，如，“前”、“后”、“左”以及“后”等。从而可以提高车辆的部件检测的精准性。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本说明书提供的车辆的部件检测方法的应用场景示意图；

图2为本说明书一个实施例提供的车辆的部件检测方法流程图；