[发明专利]用于识别车辆的方法和装置

摘要

本申请实施例公开了用于识别车辆的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别图像，其中，待识别图像包括待识别车辆图像区域；确定待识别车辆图像区域在待识别图像中的位置；基于待识别车辆图像区域在待识别图像中的位置，从待识别图像中分割出待识别车辆图像；将待识别车辆图像输入至预先训练的识别模型，得到待识别车辆图像的识别结果，其中，识别结果包括待识别车辆属于预设种车辆型号中的每种车辆型号的置信度，识别模型用于识别车辆所属的车辆型号。该实施方式利用用于识别车辆所属的车辆型号的识别模型识别车辆型号，提高了车辆型号的识别准确度。

主权项

1.一种用于识别车辆的方法，包括：

获取待识别图像，其中，所述待识别图像包括待识别车辆图像区域；

确定所述待识别车辆图像区域在所述待识别图像中的位置；

基于所述待识别车辆图像区域在所述待识别图像中的位置，从所述待识别图像中分割出待识别车辆图像；

将所述待识别车辆图像输入至预先训练的识别模型，得到所述待识别车辆图像的识别结果，其中，所述识别结果包括待识别车辆属于预设种车辆型号中的每种车辆型号的置信度，所述识别模型用于识别车辆所属的车辆型号。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述待识别车辆图像区域在所述待识别图像中的位置，包括：

将所述待识别图像输入至预先训练的检测模型，得到所述待识别车辆图像区域在所述待识别图像中的位置，其中，所述检测模型用于检测车辆图像区域在图像中的位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，

在所述确定所述待识别车辆图像区域在所述待识别图像中的位置之前，还包括：

对所述待识别图像进行旋转，得到多张不同角度的所述待识别图像；

所述基于所述待识别车辆图像区域在所述待识别图像中的位置，从所述待识别图像中分割出待识别车辆图像，包括：

基于所述待识别车辆图像区域在多张不同角度的所述待识别图像中的位置，从多张不同角度的所述待识别图像中选取出待识别图像，并从所选取出的待识别图像中分割出待识别车辆图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

按照数值大小顺序对所述识别结果中的所述待识别车辆属于预设种车辆型号中的每种车辆型号的置信度进行排序；

从数值大的一侧开始选取出预设数目个置信度，输出所选取的置信度和与所选取出的置信度对应的车辆型号。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

将所述识别结果中的所述待识别车辆属于预设种车辆型号中的每种车辆型号的置信度与预设阈值进行比较；

若存在大于所述预设阈值的置信度，输出大于所述预设阈值的置信度和与大于所述预设阈值的置信度对应的车辆型号。

6.根据权利要求2‑5之一所述的方法，其中，所述检测模型通过如下步骤训练得到：

获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的每个训练样本包括样本图像，样本图像包括样本车辆图像区域；

对于所述训练样本集中的每个训练样本，执行以下操作：对该训练样本中的样本图像中的样本车辆图像区域进行位置标注，得到该训练样本中的样本图像中的样本车辆图像区域的位置标注结果；将该训练样本中的样本图像输入至所述检测模型，得到样本车辆图像区域在该训练样本中的样本图像中的位置；确定样本车辆图像区域在该训练样本中的样本图像中的位置和该训练样本中的样本图像中的样本车辆图像区域的位置标注结果之间的第一差异；基于所述第一差异调整所述检测模型的参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述识别模型通过如下步骤训练得到：

对于所述训练样本集中的每个训练样本，执行以下操作：基于样本车辆图像区域在该训练样本中的样本图像中的位置，从该训练样本中的样本图像中分割出样本车辆图像；对该训练样本所对应的样本车辆图像进行车辆型号标注，得到该训练样本所对应的样本车辆图像的车辆型号标注结果；将该训练样本所对应的样本车辆图像输入至所述识别模型，得到该训练样本所对应的样本车辆图像的识别结果；确定该训练样本所对应的样本车辆图像的识别结果和该训练样本所对应的样本车辆图像的车辆型号标注结果之间的第二差异；基于所述第二差异调整所述识别模型的参数。

8.一种用于识别车辆的装置，包括：

获取单元，配置用于取待识别图像，其中，所述待识别图像包括待识别车辆图像区域；

确定单元，配置用于确定所述待识别车辆图像区域在所述待识别图像中的位置；

分割单元，配置用于基于所述待识别车辆图像区域在所述待识别图像中的位置，从所述待识别图像中分割出待识别车辆图像；

识别单元，配置用于将所述待识别车辆图像输入至预先训练的识别模型，得到所述待识别车辆图像的识别结果，其中，所述识别结果包括待识别车辆属于预设种车辆型号中的每种车辆型号的置信度，所述识别模型用于识别车辆所属的车辆型号。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述确定单元进一步配置用于：

将所述待识别图像输入至预先训练的检测模型，得到所述待识别车辆图像区域在所述待识别图像中的位置，其中，所述检测模型用于检测车辆图像区域在图像中的位置。

10.根据权利要求8所述的装置，其中，

所述装置还包括：

旋转单元，配置用于对所述待识别图像进行旋转，得到多张不同角度的所述待识别图像；

所述分割单元进一步配置用于：

基于所述待识别车辆图像区域在多张不同角度的所述待识别图像中的位置，从多张不同角度的所述待识别图像中选取出待识别图像，并从所选取出的待识别图像中分割出待识别车辆图像。

11.根据权利要求8所述的装置，其中，所述装置还包括：

排序单元，配置用于按照数值大小顺序对所述识别结果中的所述待识别车辆属于预设种车辆型号中的每种车辆型号的置信度进行排序；

第一输出单元，配置用于从数值大的一侧开始选取出预设数目个置信度，输出所选取的置信度和与所选取出的置信度对应的车辆型号。

12.根据权利要求8所述的装置，其中，所述装置还包括：

比较单元，配置用于将所述识别结果中的所述待识别车辆属于预设种车辆型号中的每种车辆型号的置信度与预设阈值进行比较；

第二输出单元，配置用于若存在大于所述预设阈值的置信度，输出大于所述预设阈值的置信度和与大于所述预设阈值的置信度对应的车辆型号。

13.根据权利要求9‑12之一所述的装置，其中，所述检测模型通过如下步骤训练得到：

获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的每个训练样本包括样本图像，样本图像包括样本车辆图像区域；

对于所述训练样本集中的每个训练样本，执行以下操作：对该训练样本中的样本图像中的样本车辆图像区域进行位置标注，得到该训练样本中的样本图像中的样本车辆图像区域的位置标注结果；将该训练样本中的样本图像输入至所述检测模型，得到样本车辆图像区域在该训练样本中的样本图像中的位置；确定样本车辆图像区域在该训练样本中的样本图像中的位置和该训练样本中的样本图像中的样本车辆图像区域的位置标注结果之间的第一差异；基于所述第一差异调整所述检测模型的参数。

14.根据权利要求13所述的