[发明专利]车辆苫盖检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种车辆苫盖检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始车辆苫盖图像，并对所述原始车辆苫盖图像进行预处理；

对预处理后的所述原始车辆苫盖图像进行区域标定并作为标定结果；

对标定后的所述原始车辆苫盖图像进行目标特征提取，得到包含有目标特征的特征图像；

对所述特征图像中的缺陷部分进行语义分割，基于分割结果构建缺陷检测数据集；

获取待检测车辆苫盖图像，基于构建好的目标检测模型检测所述待检测车辆苫盖图像，得到车辆苫盖的缺陷检测结果；其中，所述目标检测模型是基于所述缺陷检测数据集构建的。

2.根据权利要求1所述的车辆苫盖检测方法，其特征在于，所述原始获取车辆苫盖图像，并对所述原始车辆苫盖图像进行预处理，包括：

所述预处理包括灰度处理、去噪、对比度增强和归一化处理。

3.根据权利要求1所述的车辆苫盖检测方法，其特征在于，所述对预处理后的所述原始车辆苫盖图像进行区域标定并作为标定结果，包括：

对车辆的车厢、苫盖覆盖区域，以及车厢中的煤砂进行区域标定。

4.根据权利要求1所述的车辆苫盖检测方法，其特征在于，所述对标定后的所述原始车辆苫盖图像进行目标特征提取，得到包含有目标特征的特征图像，包括：

基于训练好的卷积神经网络模型中，利用所述卷积神经网络模型中的卷积层、池化层、损失函数将标定后的所述原始车辆苫盖图像中的局部信息整合到全局，在多个尺度上提取包含有目标特征的特征图像。

5.根据权利要求4所述的车辆苫盖检测方法，其特征在于，所述对所述特征图像中的缺陷部分进行语义分割，基于分割结果构建缺陷检测数据集，包括：

利用训练好的分割模型对所述特征图像中的缺陷部分进行分割，生成二值图像，其中，设定缺陷部分为1，非缺陷部分为0；

将分割后生成的所述二值图像按原比例放回到原始车辆苫盖图像中，得到缺陷图像；

基于缺陷图像和非缺陷图像构建缺陷检测数据集。

6.根据权利要求5所述的车辆苫盖检测方法，其特征在于，所述获取待检测车辆苫盖图像，基于构建好后的目标检测模型检测所述待检测车辆苫盖图像，得到车辆苫盖的缺陷检测结果；其中，所述目标检测模型是基于所述缺陷检测数据集构建的，包括：

利用深度神经网络构建目标检测模型；

将构建的所述缺陷检测数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；

利用所述训练集对所述深度神经网络进行训练，然后利用所述验证集对训练后的所述深度神经网络进行验证，最后利用测试集对验证后的所述深度神经网络进行测试；

将所述待检测车辆苫盖图像输入至所述目标检测模型中，输出车辆苫盖的缺陷检测结果。

7.一种车辆苫盖检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，被配置为获取原始车辆苫盖图像，并对所述原始车辆苫盖图像进行预处理；

标定模块，被配置为对预处理后的所述原始车辆苫盖图像进行区域标定并作为标定结果；

目标特征提取模块，被配置为对标定后的所述原始车辆苫盖图像进行目标特征提取，得到包含有目标特征的特征图像；

分割模块，被配置为对所述特征图像中的缺陷部分进行语义分割，基于分割结果构建缺陷检测数据集；

检测模块，被配置为获取待检测车辆苫盖图像，基于构建好后的目标检测模型检测所述待检测车辆苫盖图像，得到车辆苫盖的缺陷检测结果；其中，所述目标检测模型是基于所述缺陷检测数据集构建的。

8.根据权利要求7所述的一种车辆苫盖检测装置，其特征在于，所述标定模块还包括：

被配置为对车辆的车厢、苫盖覆盖区域，以及车厢中的煤砂进行区域标定。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一项所述的车辆苫盖检测方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，其中，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6任一项所述的车辆苫盖检测方法。