[发明专利]一种基于图像的车辆稽核方法和装置

权利要求书

1.一种基于图像的车辆稽核方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、采集所有车辆的图像；

S2、提取每台车辆的特征，并进行存储；

S3、采集待检测车辆图像；

S4、提取待检测车辆特征；

S5、将待检测车辆特征与存储车辆特征进行比对；

S6、根据比对结果、相似度，获得待检测车辆的行驶路径。

2.根据权利要求1所述基于图像的车辆稽核方法，其特征在于：车辆特征包括车辆属性特征、车辆指纹特征；车辆属性特征包括车牌号码、车辆品牌、车身颜色；车辆指纹特征包括整车特征、局部特征。

3.根据权利要求2所述基于图像的车辆稽核方法，其特征在于：局部特征包括车辆内是否放置有物体、物体放置的位置、物体大小、数量特征。

4.根据权利要求1所述基于图像的车辆稽核方法，其特征在于：从拍摄图像中，自动标记车辆的位置和置信度，采用深度学习方法对拍摄图像进行车辆检测，采集所有车辆、待检测车辆图片。

5.根据权利要求1所述基于图像的车辆稽核方法，其特征在于：采用深度学习网络，引入残差单元，经过压缩，提取出车辆的整体特征。

6.根据权利要求1所述基于图像的车辆稽核方法，其特征在于：对车辆图片进行归一化，输入深度学习算法，经过卷积训练，输出一个N*M维的向量，用来解析物体信息，其中，N表示检测到的物体数量，M包含物体的类型信息、物体类型置信度信息、物体位置信息、物体置信度信息。

7.根据权利要求6所述基于图像的车辆稽核方法，其特征在于：物体包括年检标、天窗、左遮阳板、右遮阳板、挂坠儿、摆件纸巾盒；经过深度学习算法、卷积训练，输出128维向量，分别用于表示是否有某物体、物体位置、物体数量。

8.根据权利要求7所述基于图像的车辆稽核方法，其特征在于：以是否存在天窗、左遮阳板、右遮阳板、挂坠儿，表示所述物体的特征；以年检标的数量、位置、类型表示其特征，以摆件纸巾盒的数量、位置表示其特征。

9.根据权利要求8所述基于图像的车辆稽核方法，其特征在于：将车窗栅格化，统计每个年检标或摆件纸巾盒在每个栅格内的占比，生成与栅格数量相同维度的向量；根据年检标的数量及排列方式决定年检标类型的维度。

10.一种基于图像的车辆稽核装置，其特征在于：包括图像采集模块、特征提取模块、车辆检索模块，其中图像采集模块用于对采集车辆图像，特征提取模块用于检索图像中的车辆、提取车辆特征并进行存储，车辆特征包括车辆属性特征和车辆指纹特征；车辆检索模块用于检索图像中的待检测车辆、提取待检测车辆特征，并将待检测车辆特征与存储的车辆特征进行比对，计算相似度，根据相似度及阈值输出比对结果，通过路径和时间匹配，获得待检测车辆的行驶路径，完成对待检测车辆的稽核。