[发明专利]一种车辆验证方法及装置

说明书

本申请提供了一种车辆验证方法及装置，其中，该方法包括：响应用户端发送的车辆验证请求，从预存储的验证指令集中选取目标操作指令，将目标操作指令发送给用户端；验证指令集中包括多个指示对车辆执行不同操作的操作指令；接收用户端基于目标操作指令发送的原始视频数据，将原始视频数据输入预先训练的神经网络模型进行处理，输出识别出的待验证操作指令；基于待验证操作指令与目标操作指令的匹配结果，确定与车辆验证请求对应的车辆合法性验证结果。通过本申请的车辆验证方法，实现了对车辆信息的真实性验证，且通过神经网络模型对车辆的真实性进行验证，提高了车辆验证的效率。

技术领域

本申请涉及深度学习技术领域，具体而言，涉及一种车辆验证方法及装置。

背景技术

目前，随着网约车的快速发展，越来越的用户选择网约车作为出行工具，使得用户对网约车的安全度愈发重视。为了提高网约车的安全度，在车辆注册时，平台需要对车辆的真实信息进行验证，即判断用户输入的车辆信息是否与真实信息一致，并基于验证的结果，执行相应的业务操作。因此，设计一种对车辆进行验证的方法愈发重要。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种车辆验证方法及装置，实现了车辆信息的真实性验证。

第一方面，本申请实施例提供一种车辆验证方法，该方法包括：

响应用户端发送的车辆验证请求，从预存储的验证指令集中选取目标操作指令，将所述目标操作指令发送给所述用户端；所述验证指令集中包括多个指示对车辆执行不同操作的操作指令；

接收所述用户端基于所述目标操作指令发送的原始视频数据，将所述原始视频数据输入预先训练的神经网络模型进行处理，输出识别出的待验证操作指令；

基于所述待验证操作指令与所述目标操作指令的匹配结果，确定与所述车辆验证请求对应的车辆合法性验证结果。

一种可选实施方式中，所述验证指令集中包括多个指示对车辆的车灯执行不同操作的操作指令。

一种可选实施方式中，所述验证指令集中包括以下操作指令中的多种：

开左闪、开右闪、开双闪、开大灯、开大灯并开左闪、开大灯并开右闪，开大灯并开双闪。

一种可选实施方式中，所述预先训练的神经网络模型包括目标检测模型和指令识别模型，所述将所述原始视频数据输入预先训练的神经网络模型进行处理，输出识别出的待验证操作指令，包括：

将所述原始视频数据输入至训练好的目标检测模型，获取所述原始视频数据对应的每一帧图像中的目标部件区域；所述目标部件区域为对车辆执行的所述不同操作的作用部件所在的区域；

基于获取的每一帧图像中的所述目标部件区域，生成包含所述目标部件区域的中间视频数据；

将所述中间视频数据输入所述指令识别模型，获取识别出的待验证操作指令。

一种可选实施方式中，所述目标检测模型包括第一卷积神经网络、区域推荐网络、区域映射池化层、全连接网络、回归网络和第一分类器；

所述将所述原始视频数据输入至训练好的目标检测模型，获取所述原始视频数据对应的每一帧图像中的目标部件区域，包括：

针对所述原始视频数据对应的每一帧图像，执行下述过程：

将所述图像输入至所述第一卷积神经网络进行卷积处理，获取所述图像的第一特征数据，其中，所述第一特征数据用于表征所述图像的局部特征；