[发明专利]一种车辆图像检测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种车辆图像检测方法，其特征在于，包括：

将待检测图像输入预先设置的全卷积神经网络模型，使得所述全卷积神经网络模型对所述待检测神经网络模型进行识别，以输出所述待检测图像所携带的至少一个可疑车辆图像的可疑位置信息及可疑概率；

根据各个所述可疑车辆图像所分别对应的可疑概率及可疑位置信息，从所述待检测图像中提取至少一个目标可疑车辆图像；

针对于每一张所述目标可疑车辆图像，将所述目标可疑车辆图像输入预先设置的级联卷积神经网络模型，使得所述级联卷积神经网络模型对所述目标可疑车辆图像进行识别，以输出所述目标可疑车辆图像携带的候选车辆图像所对应的候选位置信息及车灯位置信息；

根据各张所述目标可疑车辆图像的所述可疑位置信息以及各张所述目标可疑车辆图像分别携带的所述候选车辆图像所分别对应的所述候选位置信息及所述车灯位置信息，确定所述待检测图像所携带的各个车辆图像的位置信息；

所述根据各个所述可疑车辆图像所分别对应的可疑概率及可疑位置信息，从所述待检测图像中提取至少一个目标可疑车辆图像，包括：

从所述全卷积神经网络模型输出的各个所述可疑概率中选择出大于预设概率阈值的至少一个目标可疑概率；

根据各个所述目标可疑概率所分别对应的目标可疑车辆图像的所述可疑位置信息，从所述待检测图像中提取各个所述目标可疑车辆图像；

所述根据各张所述目标可疑车辆图像的所述可疑位置信息以及各张所述目标可疑车辆图像分别携带的所述候选车辆图像所分别对应的所述候选位置信息及所述车灯位置信息，确定所述待检测图像所携带的各个车辆图像的位置信息，包括：

针对于每一张所述目标可疑车辆图像，检测所述可疑车辆图像携带的所述候选车辆图像所对应的所述车灯位置信息是否为预设参数，其中，所述车灯位置信息为所述预设参数时，表征所述级联卷积神经网络模型未检测到所述目标可疑车辆图像携带的所述候选车辆图像的车灯图像区域；

当所述车灯位置信息不是所述预设参数时，根据所述目标可疑车辆图像的可疑位置信息以及所述目标可疑车辆图像携带的所述候选车辆图像所对应的所述候选位置信息确定所述待检测图像所携带的一个车辆图像的位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在所述将所述目标可疑车辆图像输入预先设置的级联卷积神经网络模型之前，进一步包括：

将所述目标可疑车辆图像放大至预设尺寸，其中，所述预设尺寸大于所述待检测图像的当前尺寸；

则，所述将所述目标可疑车辆图像输入预先设置的级联卷积神经网络模型，包括：

将放大至预设尺寸的所述目标可疑车辆图像输入所述级联卷积神经网络模型。

3.根据权利要求1至2中任一所述的方法，其特征在于，

进一步包括：根据各个所述车辆图像的位置信息，在所述待检测图像中标记所述待检测图像携带的各个所述车辆图像的位置。