[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

说明书

本发明公开了车辆图像识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，涉及图像检测技术领域，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，解决了现有技术中由于人工拍摄习惯不同，导致获得的部分照片比例、尺寸、光线等不符合要求，照片不合格率较高，保险公司无法进行结算，工作效率较低的问题。

技术领域

本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种车辆图像识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

随着汽车逐渐成为人们不可缺少的必需品，交通事故等随之产生的问题也日益增加，在发生交通事故后大多会需要拖车救援处理，在实际场景下，当车主发起一个救援请求后，由第三方救援公司到现场实施拖车救援，在拖车救援完成后，需要拍摄相应的车体照片，以便后续保险公司根据该车体照片进行保险结算。

但是，在上述过程中，车体照片由处理该救援过程的工作人员自主拍摄，由于人工拍摄习惯不同，导致获得的部分照片比例、尺寸、光线等不符合要求，照片不合格率较高，保险公司无法根据不合格照片进行结算，需要重新拍摄或采取其他措施结算，操作繁琐且效率较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种车辆图像识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，用于解决现有技术中由于人工拍摄习惯不同，导致获得的部分照片比例、尺寸、光线等不符合要求，照片不合格率较高，保险公司无法进行结算，工作效率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种车辆图像识别方法，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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；