[发明专利]车辆缺陷识别方法、装置、电子装置和存储介质

权利要求书

1.一种车辆缺陷识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别的车辆缺陷图像；

利用车辆缺陷预测模型处理所述车辆缺陷图像，得到多个预测车辆缺陷标签信息，其中，所述预测车辆缺陷标签信息包括第一关键点缺陷标签信息和第一缺陷分类标签信息，所述车辆缺陷预测模型是根据第二关键点缺陷标签信息、第二缺陷分类标签信息和车辆缺陷检测到的实测车辆缺陷标签信息训练生成；

对多个所述第一关键点缺陷标签信息进行后处理，生成候选车辆缺陷标签信息；

在所述候选车辆缺陷标签信息中检测所述第一缺陷分类标签信息，并根据检测结果确定车辆缺陷识别结果。

2.根据权利要求1所述的车辆缺陷识别方法，其特征在于，所述第一关键点缺陷标签信息包括缺陷类型信息和关键点缺陷标签，对多个所述第一关键点缺陷标签信息进行后处理，生成候选车辆缺陷标签信息包括：

在多个所述第一关键点缺陷标签信息的所述关键点缺陷标签中选取至少一个第一关键点缺陷标签；

选取与所述至少一个第一关键点缺陷标签的类型相似度在预设阈值范围内的多个所述关键点缺陷标签，得到侯选车辆缺陷标签，其中，所述类型相似度根据所述缺陷类型信息确定；

根据所述候选车辆缺陷标签和与所述候选车辆缺陷标签对应的所述缺陷类型信息，生成所述候选车辆缺陷标签信息。

3.根据权利要求2所述的车辆缺陷识别方法，其特征在于，所述类型相似度是以欧式距离确定的，选取与所述至少一个第一关键点缺陷标签的类型相似度在预设阈值范围内的多个所述关键点缺陷标签，得到候选车辆缺陷标签包括：

计算多个所述第一关键点缺陷标签信息的所述关键点缺陷标签与所述至少一个第一关键点缺陷标签的欧式距离；

将与所述至少一个第一关键点缺陷标签的欧式距离最小的多个所述关键点缺陷标签作为所述候选车辆缺陷标签。

4.根据权利要求1所述的车辆缺陷识别方法，其特征在于，在所述候选车辆缺陷标签信息中检测所述第一缺陷分类标签信息，并根据检测结果确定车辆缺陷识别结果包括：

遍历所述候选车辆缺陷标签信息的多个第三车辆缺陷标签信息；

将所述第三车辆缺陷标签信息与多个所述第一缺陷分类标签信息进行匹配，得到匹配结果；

在匹配到所述第一缺陷分类标签信息的情况下，确定所述车辆缺陷识别结果包括所述第三车辆缺陷标签信息。

5.根据权利要求4所述的车辆缺陷识别方法，其特征在于，所述第三车辆缺陷标签信息包括第一车辆缺陷类型，所述第一缺陷分类标签信息包括第二车辆缺陷类型，将所述第三车辆缺陷标签信息与多个所述第一缺陷分类标签信息进行匹配包括：将所述第三车辆缺陷标签信息的第一车辆缺陷类型与所述第一缺陷分类标签信息的第二车辆缺陷类型进行匹配。

6.根据权利要求5所述的车辆缺陷识别方法，其特征在于，所述第三车辆缺陷标签信息还包括车辆缺陷位置信息，根据检测结果确定车辆缺陷识别结果包括：

在匹配到所述第一缺陷分类标签信息的情况下，读取所述第三车辆缺陷标签信息的所述车辆缺陷位置信息；

根据所述车辆缺陷位置信息确定车辆缺陷点，并确定所述车辆缺陷识别结果包括所述第一车辆缺陷类型和所述车辆缺陷点。

7.根据权利要求1所述的车辆缺陷识别方法，其特征在于，所述车辆缺陷预测模型是采用HRNet网络架构的CNN卷积神经网络构建的。