[发明专利]一种验车码检测模型的构建及检测方法和装置

权利要求书

1.一种验车码检测模型的构建方法，其特征在于，包括：

获取用于验车码检测的目标训练数据集，所述目标训练数据集包括多张拍摄有验车码的目标训练图片，且部分的所述目标训练图片设有图像处理标记；

将多张所述目标训练图片依次输入目标神经网络进行训练，并获取经过所述目标神经网络训练后输出的目标预测图片；

根据所述目标预测图片，判断使用所述目标训练数据集对所述目标神经网络的训练是否已经达到预定目标；

若是，则记录并保存此时的所述目标神经网络对应的网络结构与模型参数数值，将其作为所述图像检测模型对应的网络结构与模型参数数值。

2.根据权利要求1所述的验车码检测模型的构建方法，其特征在于，所述判断使用所述目标训练数据集对所述目标神经网络的训练是否已经达到预定目标，包括：

判断所述目标预测图片及其对应的所述目标训练图片上的两个所述验车码是否均经过或不经过图像处理；

若是，则判断使用所述目标训练数据集对所述目标神经网络的训练已经达到预定目标。

3.根据权利要求2所述的验车码检测模型的构建方法，其特征在于，所述判断所述目标预测图片及其对应的所述目标训练图片上的两个所述验车码是否均经过或不经过图像处理，包括：

对所述目标训练图片进行检测，判断其是否设有所述图像处理标记，得到第一判断结果；

进一步对所述目标预测图片上对应的所述验车码进行检测，判断所述目标预测图片上对应的所述验车码是否经过图像处理，得到第二判断结果；

根据所述第一判断结果和所述第二判断结果，判断所述目标预测图片及其对应的所述目标训练图片上的两个所述验车码是否均经过或不经过图像处理。

4.根据权利要求3所述的验车码检测模型的构建方法，其特征在于，所述对所述目标训练图片进行检测，判断其是否设有所述图像处理标记，得到第一判断结果，包括：

判断是否可获取到所述目标训练图片上的所述图像处理标记；

若是，则将所述目标训练图片记为第一标记图片，否则将所述目标训练图片记为第二标记图片；

将所述目标训练图片判定为所述第一标记图片或所述第二标记图片，作为所述第一判断结果。

5.根据权利要求3所述的验车码检测模型的构建方法，其特征在于，所述进一步对所述目标预测图片上对应的所述验车码进行检测，判断所述目标预测图片上对应的所述验车码是否经过图像处理，得到第二判断结果，包括：

对所述目标预测图片上对应的所述验车码进行定位，得到目标验车码区域；

分别提取所述目标验车码区域对应的目标噪声流特征和目标RGB流特征，并将所述目标噪声流特征和所述目标RGB流特征进行融合，得到目标验车码区域特征图；

判断所述目标验车码区域特征图是否可判定所述目标预测图片上对应的所述验车码经过图像处理；

若是，则将所述目标验车码区域记为第一验车码区域，否则将所述目标验车码区域记为第二验车码区域；

将所述目标验车码区域判定为所述第一验车码区域或所述第二验车码区域，作为所述第二判断结果。

6.根据权利要求2所述的验车码检测模型的构建方法，其特征在于，若所述目标预测图片及其对应的所述目标训练图片上的两个所述验车码不是均经过或不经过图像处理，则还包括：

判断使用所述目标训练数据集对所述目标神经网络的训练没有达到预定目标，并继续将多张所述目标训练图片依次输入目标神经网络进行训练，直至使用所述目标训练数据集对所述目标神经网络的训练达到所述预定目标。

7.一种检测验车码的方法，其特征在于，其基于权利要求1～6任一项所述的验车码检测模型的构建方法所构建的验车码检测模型来实现，其包括：

将待检测的目标验车码检测图像输入所述验车码检测模型进行处理，得到与所述目标验车码检测图像对应的目标验车码预测图像；

判断所述目标验车码预测图像对应的验车码区域是否已经做过图像处理；

若是，则判定所述目标验车码检测图像对应的验车码区域已经做过图像处理，将所述目标验车码检测图像作为篡改图像。