[发明专利]一种车辆姿态检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910475273.4 | 申请日： | 2019-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN110232379A | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 周康明 | 申请（专利权）人： | 上海眼控科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海尚象专利代理有限公司 31335 | 代理人： | 徐炫 |
| 地址： | 200030 上海市徐汇*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种车辆姿态检测方法及系统，其方法包括获取待检测图像，其中包含目标车辆；采用目标检测网络模型，检测出待检测图像中目标车辆的图像区域；采用实例分割网络模型，对目标车辆的图像区域进行实例分割；将分割后的目标车辆的图像区域输入至车辆姿态分类模型，获取姿态分类结果；根据姿态分类结果，确定出目标车辆的姿态。其系统包括存储器，被配置为存储数据及计算机程序指令；与存储器建立通信的处理器，处理器执行所述计算机程序指令。本发明主要应用于交通监管以及重点区域监控领域中，其通过场景分割技术实现了车辆姿态的自动检测以及分析，且本方案的属性分析效率和准确度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 目标车辆 车辆姿态 图像区域 计算机程序指令 待检测图像 存储器 分类结果 网络模型 分割 检测 处理器执行 准确度 场景分割 存储数据 分类模型 技术实现 监控领域 建立通信 交通监管 目标检测 属性分析 重点区域 自动检测 处理器 配置 应用 分析 | ||
【主权项】：
1.一种车辆姿态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取待检测图像，所述待检测图像中包含目标车辆；S2、采用基于深度学习的目标检测网络模型，检测出所述待检测图像中目标车辆的图像区域；S3、采用基于深度学习的实例分割网络模型，对所述目标车辆的图像区域进行实例分割；S4、将被进行实例分割后的目标车辆的图像区域输入至预构建的基于深度学习的车辆姿态分类模型，获取姿态分类结果；S5、根据姿态分类结果，确定出所述待检测图像中的目标车辆的姿态。
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