[发明专利]车辆信息检测的方法及装置

权利要求书

1.一种车辆信息检测的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆图像信息；

基于改进的CenterNet网络对车辆图像信息进行目标检测，识别出车辆图像信息中的车辆的位置和车型、车颜色、与车辆对应的车标、与车辆对应的车牌位置，所述改进的CenterNet网络是将车辆图像信息中的每个目标作为一个中心点，并依照该中心点回归目标的属性。

2.根据权利要求1所述的车辆信息检测的方法，其特征在于，基于改进的CenterNet网络对车辆图像信息进行目标检测，识别出车辆图像信息中的车辆的位置和车型、车颜色、与车辆对应的车标、与车辆对应的车牌位置包括：

确定车辆图像信息中车辆、车标的中心点；

根据车辆、车标的中心点回归出车辆图像信息中的车辆、车标以及车牌位置坐标；

根据车辆图像信息中的车辆的位置坐标判断车辆的车型、车颜色。

3.根据权利要求2所述的车辆信息检测的方法，其特征在于，所述确定车辆图像信息中车辆、车标的中心点包括：

将车辆图像信息输入到全卷积神经网络中，得到车型热力图、车颜色热力图、车标热力图；

根据车型热力图、车颜色热力图、车标热力图确定车辆中心点、车标中心点。

4.根据权利要求2所述的车辆信息检测的方法，其特征在于，所述根据车辆、车标的中心点回归出车辆图像信息中的车辆、车标以及车牌位置坐标包括：

基于预设检测模型根据车辆中心点、车标中心点回归出车辆图像信息中的车辆、车标以及车牌位置坐标。

5.根据权利要求4所述的车辆信息检测的方法，其特征在于，所述基于预设检测模型根据车辆中心点、车标中心点回归出车辆图像信息中的车辆、车标以及车牌位置坐标包括：

基于卷积层网络分支回归车辆中心点对应的深度值、车标中心点对应的深度值，所述深度估计器通过二维矩阵损失函数进行训练；

基于卷积层网络分支回归车辆中心点对应的3D维度值、车标中心点对应的3D维度值、车牌对应的3D维度值。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的车辆信息检测的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将识别出的车辆图像信息中的车辆、车标以及车牌对应的图像判断车标类型和车牌号。

7.一种车辆信息检测的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取车辆图像信息；

识别单元，用于基于改进的CenterNet网络对车辆图像信息进行目标检测，识别出车辆图像信息中的车辆的位置和车型、车颜色、与车辆对应的车标、与车辆对应的车牌位置，所述改进的CenterNet网络是将车辆图像信息中的每个目标作为一个中心点，并依照该中心点回归目标的属性。

8.根据权利要求7所述的车辆信息检测的装置，其特征在于，识别单元包括：

确定模块，用于确定车辆图像信息中车辆、车标的中心点；

回归模块，用于根据车辆、车标的中心点回归出车辆图像信息中的车辆、车标以及车牌位置坐标；

判断模块，用于根据车辆图像信息中的车辆的位置坐标判断车辆的车型、车颜色。

9.根据权利要求8所述的车辆信息检测的装置，其特征在于，所述确定模块用于：

将车辆图像信息输入到全卷积神经网络中，得到车型热力图、车颜色热力图、车标热力图；

根据车型热力图、车颜色热力图、车标热力图确定车辆中心点、车标中心点。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行权利要求1至权利要求6中任一项所述的车辆信息检测的方法。