[发明专利]车辆品牌识别方法、装置及可读存储介质

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，提供一种车辆品牌识别方法、装置及可读存储介质，所述方法包括：首先获取车辆图片，并将车辆图片输入预设的卷积神经网络，利用第一网络进行特征提取，得到第一特征图；然后对第一特征图进行区域检测，得到第一车辆特征区域并利用第二网络对第一特征图进行二次特征提取得到第二特征图；最后依据第一车辆特征区域提取出第二特征图中的多个车辆品牌特征并依据多个车辆品牌特征识别车辆图片中的车辆品牌。与现有技术相比，本发明提高了车辆品牌识别效率。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种车辆品牌识别方法、装置及可读存储介质。

背景技术

随着科技的进步，智能交通系统得到快速发展，越来越多的车辆导致道路堵塞，事故频发等问题，因此需要对交通系统进行更为严格的管理。车辆品牌识别是对整个车辆结构化信息提取的一项重要内容，为了实现更为严格的交通管理，需要对车辆品牌进行识别。

现有技术中，依据车牌的精准位置信息进行品牌识别。当发生车辆无车牌、定位不到车牌、车牌定位不准确等情况时，车辆品牌识别效率低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种车辆品牌识别方法、装置及可读存储介质，以改善车辆品牌识别效率低的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆品牌识别方法，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；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；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。

第二方面，本发明实施例提供了一种车辆品牌识别装置，应用于电子设备，所述装置包括第一特征提取模块、区域检测模块、第二特征提取模块、执行模块及品牌识别模块。其中，第一特征提取模块用于获取车辆图片，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；区域检测模块用于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；第二特征提取模块用于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；执行模块用于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；品牌识别模块用于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。第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的车辆品牌识别方法。

相对现有技术，本发明实施例提供的一种车辆品牌识别方法、装置及可读存储介质，获取车辆图片并将车辆图片输入卷积神经网络的第一网络得到第一特征图，通过对第一特征图进行区域检测得到第一车辆特征区域，并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，再依据多个车辆品牌特征识别车辆图片中的车辆品牌。与现有技术相比，本发明实施例提供的车辆品牌识别方法对第一特征图进行区域检测得到第一车辆特征区域，并不仅仅依赖于车牌的精准位置信息对车辆品牌进行识别，提高了车辆品牌识别效率。

为使本发明实施例的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。