[发明专利]车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：识别待检测图像，得到待检测车辆的车辆区域图像；采用车辆型号识别模型识别车辆区域图像，得到待检测车辆的车辆型号，车辆型号识别模型使用训练样本集训练得到，训练样本集是根据车辆型号与车辆基本信息的映射表，对多张车辆区域图像样本的车辆型号进行标注生成；获取待检测车辆的参考信息，根据参考信息确定待检测车辆的参考车辆型号；将待检测车辆的车辆型号与参考车辆型号进行比较，生成车辆型号的检测结果。采用本方法通过预先生成车辆型号与车辆基本信息的映射表，并根据该映射表对样本进行标注生成训练样本集，可以提高模型训练效率，且便于数据维护。

技术领域

本申请涉及车辆检测技术领域，特别是涉及一种车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着社会经济的不断发展和人民生活水平的持续提高，机动车保有量迅猛增长，从而使得机动车车辆年检的工作量也随之迅速增大。

车辆年检中，需要核对车辆的型号。传统技术中，对于车辆型号的检验，往往需要检验人员从目前已有的众多车辆品牌及其车系中分辨出正在检验的车辆的型号。这种传统的方式需要检验人员具备大量的经验与知识储备，对检验人员要求较高。随着计算机技术的进步，产生了一些基于自动检测的车辆型号识别方法，这些车辆型号识别方法往往需要识别出每辆车的实际型号，然后再另外根据所识别出的实际型号进行核对检测。但是由于车辆型号数量较多，使用这些方法进行检测存在耗时较大的问题，从而导致车辆检测效率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够加快车辆型号检测效率的车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

为了实现上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种车辆检测方法，所述方法包括：

识别待检测图像，得到待检测车辆的车辆区域图像；

采用基于深度学习的车辆型号识别模型识别车辆区域图像，得到待检测车辆的车辆型号，车辆型号识别模型使用训练样本集训练得到，训练样本集是根据车辆型号与车辆基本信息的映射表，对多张车辆区域图像样本的车辆型号进行标注生成；

获取待检测车辆的参考信息，根据参考信息，确定待检测车辆的参考车辆型号；

将待检测车辆的车辆型号与参考车辆型号进行比较，若车辆型号与参考车辆型号一致，则生成车辆型号检测通过的检测结果。

在其中一个实施例中，相同类别的车辆型号用于定义外观相同的车辆，不同类别的车辆型号用于定义外观不同的车辆。

在其中一个实施例中，获取待检测车辆的参考信息，包括：

获取待检测车辆的车牌号码；

根据车牌号码，查找到对应的参考信息。

在其中一个实施例中，参考信息为参考图像；根据参考信息，确定待检测车辆的参考车辆型号，包括：

采用车辆检测模型识别参考图像，得到参考车辆区域图像；

采用车辆型号识别模型识别参考车辆区域图像，得到待检测车辆的参考车辆型号。

在其中一个实施例中，参考信息为待检测车辆的车辆基本信息；根据参考信息，确定待检测车辆的参考车辆型号，包括：

获取预先存储的待检验车辆的车辆基本信息；

根据待检验车辆的车辆基本信息，从映射表中查找到对应的参考车辆型号。

在其中一个实施例中，车辆型号识别模型的生成方式，包括：

获取多张车辆区域图像样本，以及与每张车辆区域图像样本各自对应的车辆基本信息；