[发明专利]一种车辆查找方法、装置、存储介质及终端

权利要求书

1.一种车辆查找方法，其特征在于，包括：

采集当前场景下的目标图像，并基于训练后模型对所述目标图像进行识别；

若识别出所述目标图像中存在车辆，则从所述目标图像中确定目标车辆；

获取所述目标车辆的车辆信息，并将所述车辆信息与当前停车位置关联；

当接收到用户终端发送的待查询车辆信息时，将所述待查询车辆信息与所述车辆信息进行匹配；

若所述待查询车辆信息与所述车辆信息匹配成功，则获取与所述车辆信息关联的停车位置，并向所述用户终端发送所述停车位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于训练后模型对所述目标图像进行识别，包括：

提取所述目标图像中的物体的特征信息；

根据训练后模型计算所述特征信息与每一样本特征信息的匹配度；

确定与所述特征信息匹配度最高的样本特征信息对应的物体，得到所述目标图像中存在的物体。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于训练后模型对所述目标图像进行识别之前，还包括：

获取多个待处理图像集合，其中，属于同一待处理图像集合的待处理图像中存在有相同的物体；

将所述多个待处理图像集合添加至训练样本集中，

根据训练样本集对预设神经网络模型进行训练，得到所述训练后模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据训练样本集对预设神经网络模型进行训练，包括：

将训练样本集中的每一待处理图像分割为多个单元格；

确定所述待处理图像中目标物体的中心点所处的单元格，得到目标单元格；

通过所述目标单元格对所述目标物体的位置以及类别置信度进行预测，得到预测值；

计算所述预测值与真实值的差值，并基于所述差值调整所述预设神经网络模型的模型参数，直至所述预设神经网络模型收敛。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标车辆的车辆信息，包括：

获取所述目标车辆的车牌图像；

从所述车牌图像中提取所述车辆的车牌信息；

从多个样本车辆信息中，确定所述车牌信息对应的样本车辆信息，得到所述目标车辆的车辆信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从所述目标图像中确定目标车辆之后，还包括：

在所述目标车辆移动过程中，获取所述目标车辆与当前停车位置的边界的距离；

当所述距离小于预设距离时，触发警报功能提示用户。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述车辆信息与当前停车位置关联，包括：

获取所述目标车辆所处车位的车位信息；

基于所述车位信息确定所述目标车辆的停车位置；

将所述车辆信息与所述停车位置进行关联。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

若识别出所述目标图像中存在人物，则生成提示信息，所述提示信息用于提示当前位置为停车位置。

9.一种车辆查找装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集当前场景下的目标图像，并基于训练后模型对所述目标图像进行识别；

确定单元，用于若识别出所述目标图像中存在车辆，则从所述目标图像中确定目标车辆；

关联单元，用于获取所述目标车辆的车辆信息，并将所述车辆信息与当前停车位置关联；

发送单元，用于当接收到用户终端发送的待查询车辆信息时，将所述待查询车辆信息与所述车辆信息进行匹配；

操作单元，用于若所述待查询车辆信息与所述车辆信息匹配成功，则获取与所述车辆信息关联的停车位置，并向所述用户终端发送所述停车位置。