[發明專利]一種三角架識別方法、裝置、移動終端及存儲介質

在審

• 申請號: 201911066701.4
• 申請日: 2019-11-04
• 公開（公告）號: CN110838109A
• 公開（公告）日: 2020-02-25
• 發明（設計）人: 周康明;申周
• 申請（專利權）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/08
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227
• 代理人: 孟旭彤

本發明公開了一種三角架識別方法、裝置、移動終端及存儲介質，涉及車輛查驗審核技術領域，解決了當前車輛檢測人工操作人力需求大且效率低下，而傳統圖像識別難以對拍攝不規范的三角架圖像進行識別的弊端，其技術方案要點是通過獲取待識別三角架的查驗圖像；基于深度學習的目標檢測模型對獲取的查驗圖像進行檢測，判斷并確定查驗圖像中三角架存在的大致區域；基于深度學習的分類模型對所述目標區域進行篩選，根據篩選結果對查驗圖像中識別的三角架進行合格與不合格的分類，本發明的一種三角架識別方法、裝置、移動終端及存儲介質，檢測和分類復雜度低且精度高，使用效果佳。

技術領域

本發明涉及車輛查驗審核技術，特別涉及一種三角架識別方法、裝置、移動終端及存儲介質。

背景技術

在車輛查驗審核中，對于三角架是否合格的判定是一項非常重要的工作。其中，判斷三角架是否合格的關鍵在于三角架的規格是否是三角架兩圈(外圈反光，內圈熒光)。

然而，發明人發現相關技術中至少存在如下問題：當前車輛查驗的主要方式是通過人工檢查的方式，不僅需要很多人力，而且人力審核的效率低下。

發明內容

本發明的目的是提供一種三角架識別方法、裝置、移動終端及存儲介質，可以自動審核三角架是否合格，達到提高審核效率的目的。

本發明的上述技術目的是通過以下技術方案得以實現的：

一種三角架識別方法，包括有以下步驟：

獲取待識別三角架的查驗圖像；

基于深度學習的目標檢測模型對獲取的查驗圖像進行檢測，根據檢測結果確定查驗圖像中三角架存在的目標區域；

基于深度學習的分類模型對所述目標區域進行篩選，根據篩選結果確定所述三角架是否合格。

采用上述方案，通過深度學習的目標檢測模型和分類模型，能夠自動對獲取的查驗圖像進行檢測及篩選，以確定查驗圖像中三角架是否合格，審核效率高、精度高。

進一步的，所述基于深度學習的目標檢測模型的獲取步驟包括有：

獲取不同角度、光照、種類、圖像質量的帶有三角架的圖像；

采用矩形框標記圖像中三角架所在位置的區域圖像；

使用所述區域圖像訓練目標檢測深度學習網絡模型，獲得目標檢測模型。

進一步的，所述基于深度學習的分類模型的獲取步驟包括有：

獲取不同角度、光照、種類、圖像質量的帶有三角架的圖像；

根據圖像中的三角架是否合格標記對應圖像；

使用所述圖像訓練深度學習分類網絡模型，獲得分類模型。

進一步的，所述根據檢測結果確定查驗圖像中三角架存在的目標區域，具體包括：

對所述檢測結果表征的區域進行數據增強處理，得到處理結果；

根據所述處理結果，確定查驗圖像中三角架存在的目標區域。

進一步的，所述對所述目標區域進行數據增強處理，至少包括以下任意之一或其任意組合：對查驗圖像進行旋轉、平移、隨機截取、不同尺度的隨機擴展、增加噪聲。

一種三角架識別裝置，所述識別裝置包括有存儲器，以及

耦合到所述存儲器的處理器，該處理器被配置為執行存儲在所述存儲器中的指令，所述處理器執行以下步驟：

獲取待識別三角架的查驗圖像；

基于深度學習的目標檢測模型對獲取的查驗圖像進行檢測，根據檢測結果確定查驗圖像中三角架存在的目標區域；