[发明专利]一种车身广告植入方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种车身广告植入方法，其特征在于，包括：

获取待处理视频对应的多帧待处理图像；

针对每帧待处理图像进行车体检测，获得车辆的轨迹图像集；其中，所述轨迹图像集包括连续的多帧待处理图像，且连续的多帧待处理图像中均包括同一车辆；

针对每辆车的轨迹图像集中的多帧待处理图像进行语义分割，获得目标区域；

获取广告图像，将所述广告图像植入待处理图像对应的目标区域中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每帧待处理图像进行车体检测，获得车辆的轨迹图像集，包括：

利用车体检测模型对每帧待处理图像进行车体检测，获得包含车辆的待处理图像中的车体信息；

将相邻两帧包含车辆的待处理图像的车体信息进行匹配，获得车辆的轨迹图像集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将相邻两帧包含车辆的待处理图像的车体信息进行匹配，获得车辆的轨迹图像集，包括：

计算相邻两帧待处理图像的车体信息之间的交并比，若所述交并比大于预设阈值，则相邻两帧待处理图像中的车辆为同一车辆，将属于同一车辆的连续多帧待处理图像作为所述车辆的轨迹图像集。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在利用车体检测模型对每帧待处理图像进行车体检测之前，所述方法还包括：

获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括多张第一训练图像以及每张第一训练图像对应的第一标签；其中，所述第一训练图像包括至少一辆车，所述第一标签包括车辆的轮廓；

将所述第一训练图像输入车体检测模型中，所述车体检测模型输出对应的第一预测结果；

根据所述第一预测结果和对应的第一训练图像的第一标签对所述车体检测模型中的参数进行优化，获得训练好的车体检测模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每辆车的轨迹图像集中的多帧待处理图像进行语义分割，获得目标区域，包括：

利用车辆分割模型对每辆车的轨迹图像集中的多帧待处理图像进行语义分割，获得待处理图像中车辆的车身、车窗和轮胎；

根据所述车身、车窗和轮胎获得目标区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用车辆分割模型对每辆车的轨迹图像集中的多帧待处理图像进行语义分割，包括：

利用对象检测模型对多帧待处理图像进行对象检测，获得包含单个车辆的检测框；

根据所述检测框对待处理图像进行裁剪，获得裁剪后的图像；

利用车辆分割模型对裁剪后的图像进行语义分割。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述车身、车窗和轮胎获得目标区域，包括：

以最左侧轮胎的右边缘作第一垂线，以最右侧轮胎的左边缘作第二垂线，对第一垂线和第二垂线之间的车窗的轮廓点作霍夫变换，获得车窗分割线；

利用所述第一垂线、第二垂线和车窗分割线对车身进行分割，获得所述目标区域。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在利用车辆分割模型对每辆车的轨迹图像集中的多帧待处理图像进行语义分割之前，所述方法还包括：

获取第二训练样本集，所述第二训练样本集包括多张第二训练图像以及每张第二训练图像对应的第二标签；其中，所述第二训练图像包括至少一辆车，所述第二标签包括车辆的车身、轮胎和车窗；

将所述第二训练图像输入车辆分割模型中，所述车辆分割模型输出对应的第二预测结果；

根据所述第二预测结果和对应的第二训练图像的第二标签对所述车辆分割模型中的参数进行优化，获得训练好的车辆分割模型。