[发明专利]车辆属性检测方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种车辆属性检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待进行车辆属性检测的目标图像；

获取预先训练的车辆属性检测模型，所述车辆属性检测模型包括n个网络分支；所述n个网络分支中的第一分支用于同时检测车辆的m种属性，所述n个分支中与所述第一分支不同的每个第二分支用于检测所述m种属性中的一种指定属性；所述n和所述m均为大于1的整数；

将所述目标图像输入所述车辆属性检测模型，得到所述n个网络分支分别输出的属性检测结果；

结合所述n个网络分支的属性检测结果，确定所述目标图像中目标车辆的属性信息；

所述结合所述n个网络分支的属性检测结果，确定所述目标图像中目标车辆的属性信息，包括：

在所述第一分支的属性检测结果指示所述m种属性的置信度小于第一置信度阈值时、且所述第二分支的属性检测结果指示所述指定属性的置信度大于第二置信度阈值时，将所述第二分支输出的属性检测结果中置信度最大的属性分类作为所述目标车辆的属性信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述m种属性用于指示车辆的品牌属性；m种品牌属性是按照预设层级划分方式对车辆品牌逐级划分得到的；

其中，第k级品牌属性包括至少一种第k+1级品牌属性，所述第二分支用于检测第1级至第m-1级品牌属性中指定级别的品牌属性，得到所述指定属性；所述k依次为1至m-1的整数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述指定级别的品牌属性为大品牌属性，所述第二分支通过所述目标图像中的车标信息识别所述大品牌属性；所述第二分支还用于在所述目标图像中定位车标位置；

和/或，

所述指定级别的品牌属性为小品牌属性，所述第二分支通过所述目标图像中的车脸信息识别所述小品牌属性；所述第二分支还用于在所述目标图像中定位车脸位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述n个网络分支的属性检测结果，确定所述目标图像中目标车辆的属性信息，包括：

在所述第一分支的属性检测结果指示所述m种属性的置信度大于第一置信度阈值时，将所述第一分支输出的置信度最大的m种属性的属性分类作为所述目标车辆的属性信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一分支包括全连接层和与所述全连接层相连的分类层，所述分类层的输出为每种车辆属性的置信度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二分支包括卷积层、池化层和与池化层均相连的分类子分支和定位子分支，所述分类子分支的输出为所述指定属性的置信度，所述定位子分支的输出为所述指定属性对应在所述目标图像中的位置信息；

其中，所述卷积层和所述池化层用于提取不同尺度的特征图。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

在所述第二分支通过所述目标图像中的车标信息识别大品牌属性时，所述卷积层和所述池化层用于提取所述目标图像中车标区域的不同尺度的特征图；

在所述第二分支通过所述目标图像中的车脸信息识别小品牌属性时，所述卷积层和所述池化层用于提取所述目标图像中车脸区域的不同尺度的特征图。

8.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的车辆属性检测方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的车辆属性检测方法。