[发明专利]车辆图像识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种车辆图像识别方法，其特征在于，包括：

初始化摄像头，采集当前帧画面作为初始图像；

基于所述初始图像采用预训练的检测模型获取所述初始图像中的目标对象信息；

根据所述目标对象信息和预设参数获得图像偏差结果；

基于所述图像偏差结果对所述摄像头进行引导调整，获得目标图像。

2.根据权利要求1所述的车辆图像识别方法，其特征在于，所述基于所述初始图像采用预训练的检测模型获取所述初始图像中的目标对象信息，还包括：

采用基础网络对所述初始图像进行预设尺寸特征识别，获得用于标识车体位置的第一数据；

采用第一识别网络对基础网络中conv4_3卷积层输出的特征数据进行处理，获得用于标识车牌位置的第二数据；

采用第二识别网络对基础网络中conv_7卷积层输出的特征数据进行处理，获得用于标识车牌位置的第三数据；

将所述第一数据、第二数据和第三数据通过非极大值抑制处理后输出识别结果；

基于所述识别结果获得所述初始图像中的目标对象信息。

3.根据权利要求2所述的车辆图像识别方法，其特征在于，所述采用第一识别网络对基础网络中conv4_3卷积层输出的特征数据进行处理，获得用于标识车牌位置的第二数据，包括：

采用第一卷基层对conv4_3卷积层输出的特征数据进行缩小第一设定倍数处理，获得第一处理数据；

基于所述第一处理数据采用第一分类器确定第一车体位置信息；

采用第一one-hot网络根据所述第一车体位置信息在第一预设范围内查找车牌位置，获取第二处理数据；

采用第一热点决策网络对所述第二处理数据进行标记，获得用于标识车牌位置的第二数据。

4.根据权利要求3所述的车辆图像识别方法，其特征在于，所述采用第一热点决策网络对所述第二处理数据进行标记，获得用于标识车牌位置的第二数据，包括：

对所述第二处理数据进行归一化处理后对符合预设条件的数据进行标记；

当第二处理数据中任一预设单位中被标记的数据数量超出预设阈值，则标记该单位为目标子数据；

逐个对所述第三处理数据中各个单位进行标记，获得所有目标子数据合并即为第二数据。

5.根据权利要求2所述的车辆图像识别方法，其特征在于，所述采用第二识别网络对基础网络中conv_7卷积层输出的特征数据进行处理，获得用于标识车牌位置的第三数据，包括：

采用第二卷基层对conv_7卷积层输出的特征数据进行缩小第二设定倍数处理，获得第三处理数据；

基于所述第三处理数据采用第二分类器确定第二车体位置信息；

采用第二one-hot网络根据所述第二车体位置信息在第二预设范围内查找车牌位置，获取第四处理数据；

采用第二热点决策网络对所述第四处理数据进行标记，获得用于标识车牌位置的第三数据。

6.根据权利要求1所述的车辆图像识别方法，其特征在于，所述根据所述目标对象信息和预设参数获得图像偏差结果，包括：

基于所述目标对象信息根据预设第一规则和预设第二规则获得所述目标对象对应的比例数据和位置数据；

对所述带有目标对象信息的初始图像灰度化处理后，计算所述初始图像对应的光照数据；

将所述比例数据、位置数据和所述光照数据与预设参数进行比对，获得图像偏差结果；

其中，所述预设参数包括预设比例参数、预设位置参数和预设光照参数。

7.根据权利要求1所述的车辆图像识别方法，其特征在于，所述基于所述图像偏差结果对摄像头进行引导调整，获得目标图像，包括：

根据所述图像偏差结果生成对应的调整策略；

判断所述调整策略是否为空，若是，则获得目标图像；

若否，则根据所述调整策略对摄像头进行调整后获得目标图像。