[发明专利]辅助用户拍摄车辆视频的方法及装置

权利要求书

1.一种辅助用户拍摄车辆视频的方法，其中，所述方法包括：

获取用户拍摄的车辆视频中的当前帧，以及用于拍摄所述车辆视频的拍摄终端的当前拍摄状态信息；

从所述拍摄状态信息提取拍摄特征；

利用预先训练的部件识别模型识别所述当前帧中的车辆部件，以基于识别结果确定所述当前帧的部件特征；

利用预先训练的第二检测模型处理所述拍摄特征和所述部件特征，以检测所述当前帧是否满足预先设定的拍摄规则，从而基于检测结果确定针对所述当前帧的视频拍摄引导策略，其中，所述第二检测模型在处理所述当前帧的拍摄特征和部件特征之前，还对按照时间顺序排列的其他若干帧的拍摄特征和部件特征依次进行处理，以结合对排列靠前的帧的处理结果检测所述当前帧是否满足拍摄规则。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

利用预先训练的图像分类模型处理所述当前帧，从而获取所述当前帧的图像质量特征；

至少将所述图像质量特征输入预先训练的第一检测模型，以检测所述当前帧的有效性；

在检测到所述当前帧是有效帧的情况下，执行利用预先训练的部件识别模型识别所述当前帧中的车辆部件的操作，以基于识别结果确定所述当前帧的部件特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述图像质量特征包括以下中的至少一项：图像清晰性特征、图像的车辆特征、光线特征、图像中的车身清洁性特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，至少将所述图像质量特征输入预先训练的第一检测模型，以检测所述当前帧的有效性包括：

将所述图像质量特征和所述拍摄特征拼接后输入预先训练的第一检测模型，以检测所述当前帧的有效性。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述当前帧的有效性包括以下中的一项或多项：图像是否清晰、图像是否为车辆图像、光线是否充足、车身是否有污渍、是否仰拍图像或俯拍图像。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述图像分类模型为多任务分类模型，包括多个输出通道，各个输出通道分别对应所述当前帧的有效性中的各个项是否有效的概率。

7.根据权利要求2所述的方法，所述图像分类模型通过MobileNet V2或ShuffleNet实现。

8.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

在检测到所述当前帧不是有效帧的情况下，提供针对所述当前帧的图像拍摄引导策略，所述图像拍摄引导策略包括以下中的一项：对准车辆拍摄、在光线充足时拍摄、清洗污渍后拍摄、保持拍摄终端沿竖直方向。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述当前帧是从所述车辆视频中按照预定时间间隔或者预定帧间隔抽取的图像帧。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述拍摄状态信息包括以下中的一项或多项：所述拍摄终端的加速度大小、加速度方向信息、放置方向信息、位置信息。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述拍摄规则包括图像构图规则，所述图像构图规则指示预定部件落入图像中的预定区域，所述视频拍摄引导策略包括调整所述拍摄终端与车身的距离。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述拍摄规则包括移动方向规则，用于检测拍摄终端的移动方向是否沿预定方向，所述视频拍摄引导策略包括向当前移动方向的相反方向移动，或者返回原点拍摄。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述拍摄规则包括拍摄角度规则，用于检测所述当前帧是否跨越预定拍摄角度。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述拍摄状态信息按照预定采集间隔进行采集。