[发明专利]一种基于深度学习的车辆外观部件识别方法在审
申请号: | 201811521007.2 | 申请日: | 2018-12-12 |
公开(公告)号: | CN109657596A | 公开(公告)日: | 2019-04-19 |
发明(设计)人: | 朱向雷;郭维明;刘森;朱倩倩;赵子豪 | 申请(专利权)人: | 天津卡达克数据有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
代理公司: | 天津企兴智财知识产权代理有限公司 12226 | 代理人: | 杨娥 |
地址: | 300393 天津市西青区中*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车辆外观 部件识别 车辆图像 像素级 卷积神经网络 运算速度快 模型评估 模型算法 目标分割 外观部件 网络模型 现实生活 真实环境 学习 标注 车型 分割 | ||
1.一种基于深度学习的车辆外观部件识别方法,其特征在于:包括:
步骤一:获取现实生活中的车辆图像并对车辆外观部件进行像素级分割标注;
步骤二:搭建深度卷积神经网络;
步骤三:使用搭建完成的网络模型开展训练;
步骤四:利用训练后的模型进行车辆外观部件识别与模型评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆外观部件识别方法,其特征在于:步骤一中,采用自建数据集的方法收集多种拍摄角度、多个车型、多种环境下的车辆图像,其中包括白天、夜晚时车辆各个方位的车辆远景和近景图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的车辆外观部件识别方法,其特征在于:步骤一中,采用图像分割工具对车辆外观部件进行了像素级分割标注,将标注完成的数据集分成训练集、验证集和测试集。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆外观部件识别方法,其特征在于:步骤二中,首先搭建主干网络,实现基于卷积神经网络模型(CNN)的特征提取,搭建区域建议网络RPN,将提取的图像特征作为输入,输出矩形建议框,作为下一阶段网络的输入;采用RoIAlign,取消量化操作,使用双线性内插的方法获得坐标为浮点数的像素点上的图像数值;模型的最后输出除了包括目标分类、候选框回归外,还包括目标图像的实例分割。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的车辆外观部件识别方法,其特征在于:步骤二中,模型的损失函数是分类、回归以及分割的损失函数之和,L=Lcls+Lbox+Lmask,其中Lcls为分类损失,Lbox为bounding-box回归损失,Lmask为实例分割损失。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的车辆外观部件识别方法,其特征在于:步骤三中,首先初始化网络中待训练的参数,向初始化后的网络中输入训练集进行前向传播;使用损失函数实现网络中参数的调整,进行迭代训练,直到损失值小于设定的阈值或达到最大迭代次数时训练结束;最终训练得到用于车辆外观部件识别的网络模型。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的车辆外观部件识别方法,其特征在于:步骤三中,网络模型的输出是车辆照片中外观部件的分割级识别,包括部件类型、部件位置以及部件分割级图像区域。
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