[发明专利]基于图像识别的车型识别方法、装置及计算机设备

说明书

本发明涉及人工智能技术，公开了基于图像识别的车型识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法在判定用户端定位信息与车机定位信息之间的间距未超出预设的间距阈值后，接收用户端根据照片上传指引信息所上传的车辆照片数据；其中，所述车辆照片数据至少包括车辆前视图片、车辆后视图片、及车辆内饰部件图片；之后通过对车辆前视图片、车辆后视图片进行识别确定车辆型号信息，通过对车辆内饰部件图片进行识别确定车辆配置等级。同时该方法涉及区块链技术，实现了基于用户端根据照片上传指引信息所上传的车辆照片数据进行图像识别，通过得到的车辆型号信息和车辆配置等级以确定车型，提高了车型识别准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的车型识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，汽车车型识别在很多场景都得到了广泛应用，如线上车险投保(也即在车险投保平台上用户上传车辆信息进行投保)、车辆违规逃逸、事故车损赔付等。

但是现有的车型识别一般是基于尺度不变特征转换等特征，然后基于支持向量机等分类器进行训练，从而有限的识别车辆种类和车牌信息，这对于现有的不同厂商的车型识别准确率是极低，识别故障率高。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于图像识别的车型识别方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中车型识别一般是基于尺度不变特征转换等特征，然后基于支持向量机等分类器进行训练，导致车型识别准确率低，而且识别故障率高的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于图像识别的车型识别方法，其包括：

接收用户端所上传的用户端定位信息，并接收车机所上传的车机定位信息；

判断所述用户端定位信息与所述车机定位信息之间的间距是否超出预设的间距阈值；

若所述用户端定位信息与所述车机定位信息之间的间距未超出所述间距阈值，接收用户端根据照片上传指引信息所上传的车辆照片数据；其中，所述车辆照片数据至少包括车辆前视图片、车辆后视图片、及车辆内饰部件图片；所述车辆内饰部件图片至少包括车机照片、方向盘照片、天窗照片、变速器照片、座椅照片、及空调出风口照片；

判断所述车辆照片数据中是否包括新车合格证图片；

若所述车辆照片数据中不包括新车合格证图片，根据所述车辆前视图片和车辆后视图片进行图像识别，得到对应的车辆特征序列；

将与所述车辆照片数据对应的车辆特征序列作为预先训练的第一卷积神经网络模型的输入，得到与所述车辆照片数据对应的车辆型号信息；其中，所述第一卷积神经网络模型用于识别车辆型号；

根据所述车辆内饰部件图片进行图像识别，以得到对应的车辆内饰部件序列；

将与所述车辆照片数据对应的车辆内饰部件序列作为预先训练的第二卷积神经网络模型的输入，得到与所述车辆照片数据对应的车辆配置等级；其中，所述第二卷积神经网络模型用于识别车辆配置等级；

判断所述车辆配置等级是否超出预先设置的配置等级阈值；以及

若车辆配置等级超出所述配置等级阈值，将所述车辆照片数据对应的车辆数据增加可疑车辆标识以得到当前第一车辆数据，将当前第一车辆数据存储至预设的第一存储区域。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于图像识别的车型识别装置，其包括：

第一定位信息获取单元，用于接收用户端所上传的用户端定位信息，并接收车机所上传的车机定位信息；

第一距离判断单元，用于判断所述用户端定位信息与所述车机定位信息之间的间距是否超出预设的间距阈值；