[发明专利]一种机动车年检底盘动态检测视频智能分析方法

说明书

本发明公开了一种机动车年检底盘动态检测视频智能分析方法，S1从数据服务器上获取一辆车的车辆灯光检测视频，与该车辆的号牌号码；S2对视频进行逐帧车辆检测分析，找到车辆停在检测工位上的帧图像，并记录下帧号；S3对步骤S2中的获取的帧图像进行车牌检测与识别，将识别结果与步骤S1中获取的号牌号码进行比对，若比对一致，则号牌号码比对成功，否则失败；S4对步骤S2中的图像进行车灯检测，获取车灯子图像，并获取车灯在图像中的位置。该机动车年检底盘动态检测视频智能分析方法，有效提升了人工审核的效率，平均能节省75％的人力，效率提升约5倍，极大的提高了车管所审核的智能审核水平，节省了人力，提高了车辆检测效率。

技术领域

本发明涉及机动车年检技术领域，具体为一种机动车年检底盘动态检测视频智能分析方法。

背景技术

车辆年检，就是指每个已经取得正式号牌和行驶证的车辆都必须要的一项检测，相当于每年一次按《机动车运行安全技术条件》给车辆做体检，车辆年检可以及时消除车辆安全隐患，督促加强汽车的维护保养，减少交通事故的发生，截止到2020年底，我国的机动车保有量已经达到3.72亿辆，而且每年还在快速增长，很多机动车都已经达到需要年检的使用年限，这给全国的车管所带来了巨大的检测业务压力。

由于车管所人力紧张，车主每检一次车，大约需要半天左右的时间，这极大的占用了车主的时间，如何快速准确的对机动车进行年检，是每个车管所的当务之急，随着人工智能技术的飞速发展，将人工智能技术引入机动车车辆年检，实现车辆无人自动检测已经成为可能，本专利提出了一种基于深度学习的车辆灯光检测视频智能分析方法，通过该方法可以分析检测站是否按照流程进行了车辆灯光检测。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种机动车年检底盘动态检测视频智能分析方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种机动车年检底盘动态检测视频智能分析方法，包括以下步骤：

S1、从数据服务器上获取一辆车的车辆灯光检测视频，与该车辆的号牌号码；

S2、对视频进行逐帧车辆检测分析，找到车辆停在检测工位上的帧图像，并记录下帧号；

S3、对步骤S2中的获取的帧图像进行车牌检测与识别，将识别结果与步骤S1中获取的号牌号码进行比对，若比对一致，则号牌号码比对成功，否则失败；

S4、对步骤S2中的图像进行车灯检测，获取车灯子图像，并获取车灯在图像中的位置；

S5、对步骤S4中获取的车灯子图像，进行车灯是否亮起判断，若车灯亮起，则判断车灯亮起状态成功，否则失败；

S6、根据步骤S2中的帧号，对后续帧进行处理，检测并跟踪灯光检测仪器的移动，结合S4中得到的车灯位置，判断灯光检测仪器是移动到车灯正前方向，并记录仪器在正前方停留的时间，若大于车管所规定的停留时间，则认为灯光检测成功，否则失败。

进一步优化本技术方案，所述步骤S2中判断车辆停在检测工位上的方法步骤如下：

S21、对视频进行逐帧分析，检测图像中的车辆，根据前后20帧的车辆位置信息，判断车辆是否停止，若车辆停止，则进行下面的步骤，否则继续进行步骤S21；

S22、对步骤S21中的图像进行分析，检测图像中是否出现灯光检测仪器，若检测到灯光检测仪器，在车辆的正前方，则认为车辆停在了检测工位上，否则认为是车辆中途意外停车，返回到步骤S21。

进一步优化本技术方案，所述步骤S4中对图像中的车灯检测网络训练与检测推理步骤如下：

S41、收集车辆图像样本集；

S42、对步骤S41中的图像进行车灯位置标注，得到数据集；