[发明专利]车辆品牌识别方法、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种车辆品牌识别方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：

获取车辆图片，并将所述车辆图片输入预设的卷积神经网络，利用所述卷积神经网络的第一网络进行特征提取，得到第一特征图；

对所述第一特征图进行区域检测，得到所述第一特征图中的第一车辆特征区域；所述第一车辆特征区域包括车前脸区域、左大灯区域、右大灯区域、车标区域、左后视镜区域、右后视镜区域、左雾灯区域、右雾灯区域及格栅区域；

利用所述卷积神经网络的第二网络对所述第一特征图进行二次特征提取，得到第二特征图；

依据所述第一车辆特征区域，提取出所述第二特征图中的多个车辆品牌特征，其中，所述第二特征图包括多个车辆品牌特征信息；所述多个车辆品牌特征包括所述车前脸区域对应的车辆品牌特征、所述左大灯区域对应的车辆品牌特征、所述右大灯区域对应的车辆品牌特征、所述车标区域对应的车辆品牌特征、所述左后视镜区域对应的车辆品牌特征、所述右后视镜区域对应的车辆品牌特征、所述左雾灯区域对应的车辆品牌特征、所述右雾灯区域对应的车辆品牌特征及所述格栅区域对应的车辆品牌特征；

依据所述多个车辆品牌特征识别所述车辆图片中的车辆品牌。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一网络包括多个第一卷积层和至少一个第一池化层，且所述多个第一卷积层的总层数大于所述至少一个第一池化层的总层数；

所述第二网络包括多个第二卷积层和至少一个第二池化层，且所述多个第二卷积层的总层数大于所述至少一个第二池化层的总层数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一车辆特征区域，提取出所述第二特征图中的多个车辆品牌特征的步骤，包括：

依据所述第二网络中第二池化层的总层数确定所述第一特征图和第二特征图的比例关系；

依据所述比例关系将所述第一车辆特征区域映射到所述第二特征图中，得到第二车辆特征区域；

提取与所述第二车辆特征区域对应的所述多个车辆品牌特征信息，以得到所述多个车辆品牌特征。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述多个车辆品牌识别所述车辆图片中的车辆品牌的步骤，包括：

利用所述卷积神经网络的第三网络对所述多个车辆品牌特征进行识别，以得到所述车辆图片中的车辆品牌。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述电子设备中预先存储有车辆品牌表，所述车辆品牌表包括多个依次排列的车辆品牌名称，所述车辆品牌表为一维向量，所述利用所述卷积神经网络的第三网络对所述多个车辆品牌特征进行识别，以得到所述车辆图片中的车辆品牌的步骤，包括：

将所述多个车辆品牌特征进行金字塔池化处理得到多个品牌特征向量；

将所述多个品牌特征向量按照预设顺序进行排列得到特征向量序列；

对所述特征向量序列进行卷积运算，得到包含多个特征数值的一维特征向量；

从所述多个特征数值中确定出最大特征数值；

将所述最大特征数值在所述车辆品牌表中对应的车辆品牌名称作为所述车辆图片的车辆品牌。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三网络包括1×1卷积层或者全连接层。