[发明专利]一种车辆检测方法及装置

权利要求书

1.一种车辆检测方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待检测图像中包含车辆区域的图像区域；

将所述图像区域划分成多个网格区域，并从每一网格区域中选取属于前景区域的网格区域作为检测区域；所述检测区域中包括至少两个车辆区域；

将选取的检测区域输入至车辆检测模型进行车辆检测，获得图像区域的车辆区域检测结果，其中，所述车辆检测模型为：预先采用样本检测区域对深度卷积神经网络模型进行训练得到的、用于检测图像区域中所包含车辆区域的模型，所述样本检测区域为从多个样本网格区域中选取的属于前景区域的样本网格区域，所述样本网格区域为对待检测样本图像包含车辆区域的样本图像区域进行网格划分得到的网格区域；

所述车辆检测模型具体通过以下方式获得：

获取第一待检测样本图像中包含车辆区域的第一样本图像区域；

将所述第一样本图像区域划分成多个第一样本网格区域，并从每一所述第一样本网格区域中选取属于前景区域的第一样本网格区域作为第一样本检测区域；

获得所述第一待检测样本图像的第一车辆标记；

采用所述第一样本检测区域和所述第一车辆标记，对预设的深度卷积神经网络模型进行训练，得到用于检测图像区域中所包含车辆区域的车辆检测模型；

将得到用于检测图像区域中所包含车辆区域的车辆检测模型记为第一车辆检测模型，获取第二待检测样本图像中包含车辆区域的第二样本图像区域；其中，所述第二待检测样本图像为与所述第一待检测样本图像不同的样本图像；

将所述第二样本图像区域划分成多个第二样本网格区域，并从每一所述第二样本网格区域中选取属于前景区域的第二样本网格区域作为第二样本检测区域；

获得所述第二样本图像区域的第二车辆标记；

将第二样本检测区域输入至所述第一车辆检测模型进行车辆检测，获得第二样本图像区域的车辆区域检测结果；

对比所述第二样本图像区域的车辆区域检测结果和所述第二车辆标记，判断所述第二样本图像区域的车辆区域检测结果的正确率是否大于或等于阈值；

若大于或等于，将所述第一车辆检测模型确定为车辆检测模型；

若小于，获取第三待检测样本图像包含车辆区域的第三样本图像区域，并将所述第三样本图像区域作为新的第一样本图像区域，所述第一车辆检测模型作为新的深度卷积神经网络模型，返回执行所述将所述第一样本图像区域划分成多个第一样本网格区域的步骤；其中，所述第三待检测样本图像为由第一预设比例的第一待检测样本图像和第二预设比例第二检测样本图像构成的样本图像区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一样本图像区域划分成多个第一样本网格区域，包括：

将所述第一样本图像区域划分成多个固定大小的第一样本网格区域；

所述将所述第二样本图像区域划分成多个第二样本网格区域，包括：

将所述第二样本图像区域划分成多个固定大小的第一样本网格区域；

所述将所述图像区域划分成多个网格区域之后，还包括：

将所述图像区域划分成多个所述固定大小的网格区域。