[发明专利]一种基于深度学习的车辆关键点的提取方法、装置和设备

说明书

本申请属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的车辆关键点的提取方法、装置和设备。本申请公开了一种基于深度学习的车辆关键点的提取方法、装置和设备，其中方法包括：获取待检测车辆图片；将所述待检测车辆图片输入至基于预置卷积神经网络的预置关键点提取模型，得到所述待检测车辆图片的多个关键点坐标，所述预置关键点提取模型为车辆图片和多个关键点坐标的关联关系模型；所述预置卷积神经网络为：一个data层，五个conv层，两个LRN层，三个pooling层和两个fc层。解决了现有车辆关键点的提取方法鲁棒性差且使用受局限的技术问题。

技术领域

本申请属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的车辆关键点的提取方法、装置和设备。

背景技术

随着人工智能和计算机视觉技术的发展，车辆识别技术已经广泛运用于许多图像侦查和公安系统中，如卡口系统、电子警察系统、智能交通和自动驾驶等领域中。

车辆关键点提取作为车辆识别中的基础技术，其的准确性对于车辆识别至关重要。现有技术对于关键点提取采用分类器进行，检测方法为采用分类器通过滑动窗口获取一定区域内的特征，并进行各特征的比较得到检测结果。但是这种检测方法对于区块检测比较有效(例如车牌识别)，对关键点的检测容易受到其他点的干扰，鲁棒性差，且检测时要求图像清晰，使得该检测方法使用受局限。

因此，提供一种鲁棒性好且使用不受局限的车辆关键点的提取方法成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种基于深度学习的车辆关键点的提取方法、装置和设备，用于车辆关键点的提取，解决了现有车辆关键点的提取方法鲁棒性差且使用受局限的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于深度学习的车辆关键点的提取方法，包括：

获取待检测车辆图片；

将所述待检测车辆图片输入至基于预置卷积神经网络的预置关键点提取模型，得到所述待检测车辆图片的多个关键点坐标，所述预置关键点提取模型为车辆图片和多个关键点坐标的关联关系模型；

所述预置卷积神经网络为：一个data层，五个conv层，两个LRN层，三个pooling层和两个fc层。

优选地，所述方法还包括：

获取多张样本车辆图片，每张所述样本车辆图片中具有多个关键点标注，且所述多个关键点标注和所述多个关键点坐标的数量相同；

根据每张所述样本车辆图片中的各个关键点标注，确定各个所述关键点标注对应的样本关键点坐标，得到每张所述样本车辆图片的样本关键点坐标；

以所述预置卷积神经网络为第一训练网络、多张所述样本车辆图片为所述第一训练网络的输入指标、所有所述样本关键点坐标为所述第一训练网络的输出结果，得到所述预置关键点提取模型。

优选地，所述以所述预置卷积神经网络为第一训练网络、多张所述样本车辆图片为所述第一训练网络的输入指标、所有所述样本关键点坐标为所述第一训练网络的输出结果，得到所述预置关键点提取模型之前还包括：

以VGGNet为第二训练网络、多张所述样本车辆图片为所述第二训练网络的输入指标、所有所述样本关键点坐标为所述第二训练网络的输出结果，得到基于VGGNet的关键点提取模型；

所述以所述预置卷积神经网络为第一训练网络、多张所述样本车辆图片为所述第一训练网络的输入指标、所有所述样本关键点坐标为所述第一训练网络的输出结果，得到所述预置关键点提取模型具体为：

以所述预置卷积神经网络为第一训练网络、多张所述样本车辆图片为所述第一训练网络的输入指标、所有所述样本关键点坐标为所述第一训练网络的输出结果，根据所述基于VGGNet的关键点提取模型通过知识蒸馏算法，得到所述预置关键点提取模型。