[發明專利]一種車型分類方法及裝置

在審

• 申請號: 201911102143.2
• 申請日: 2019-11-12
• 公開（公告）號: CN112861567A
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 扈霽
• 申請（專利權）人: 上海高德威智能交通系統有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 馬敬;李欣

1.一種車型分類方法，其特征在于，應用于電子設備，所述方法包括：

通過預設的粗粒度分類模型，對包含待識別機動車輛的圖片進行初步分類，得到所述待識別機動車輛的第一車型；

如果所述第一車型為預設車型，則通過預設的細粒度分類模型，對所述包含待識別機動車輛的圖片進行二次分類，得到所述待識別機動車輛的第二車型，其中，所述細粒度分類模型為基于圖像樣本及其所包括的機動車輛的車型預先訓練完成的，所述細粒度分類模型包括機動車輛各部位的圖像特征與機動車輛的車型的對應關系；

根據所述第二車型，確定所述待識別機動車輛的目標車型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述第一車型為預設車型，所述方法還包括：

從所述包含待識別機動車輛的圖片中，提取所述待識別機動車輛的車臉圖像區域；

識別所述車臉圖像區域中包含的字符信息；

根據預先存儲的字符信息與車型的對應關系、所述字符信息，確定所述待識別機動車輛的第三車型；

所述根據所述第二車型，確定所述待識別機動車輛的目標車型包括：

如果所述第二車型與所述第三車型相同，將所述第二車型作為所述待識別機動車輛的目標車型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述第二車型與所述第三車型不同，所述方法還包括：

基于所述細粒度分類模型和所述包含待識別機動車輛的圖像，確定所述第二車型的第一置信水平；

基于所述字符信息與車型的對應關系、所述字符信息，確定所述第三車型的第二置信水平；

如果所述第一置信水平大于所述第二置信水平，則將所述第二車型作為所述待識別機動車輛的目標車型；

如果所述第一置信水平小于所述第二置信水平，則將所述第三車型作為所述待識別機動車輛的目標車型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述字符信息為多個，所述基于所述字符信息與車型的對應關系、所述字符信息，確定所述第三車型的第二置信水平包括：

針對每個字符信息，如果在預先存儲的字符信息與車型的對應關系中，查找到與該字符信息對應的車型，則確定字符匹配成功；

在字符匹配成功的字符信息中，計算對應的車型為同一車型的字符信息的數量占所述字符匹配成功的字符信息的數量的比例值，得到不同車型對應的比例值；

將所述不同車型對應的比例值中的最大值作為第二置信水平，并將所述最大值對應的車型作為所述待識別機動車輛的第三車型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述如果在預先存儲的字符信息與車型的對應關系中，查找到與該字符信息對應的車型，則確定字符匹配成功包括：

如果在預先存儲的字符信息與道路級別的對應關系中，查找到該字符信息對應的目標道路級別，則確定字符匹配成功，其中，所述道路級別包括公路級別或城市道路級別；

根據所述目標道路級別、預先存儲的道路級別與車型的對應關系，確定所述目標道路級別對應的車型，得到該字符信息對應的車型。

6.一種車型分類裝置，其特征在于，應用于電子設備，所述裝置包括：

第一分類模塊，用于通過預設的粗粒度分類模型，對包含待識別機動車輛的圖片進行初步分類，得到所述待識別機動車輛的第一車型；

第二分類模塊，用于當所述第一車型為預設車型時，通過預設的細粒度分類模型，對所述包含待識別機動車輛的圖片進行二次分類，得到所述待識別機動車輛的第二車型，其中，所述細粒度分類模型為基于圖像樣本及其所包括的機動車輛的車型預先訓練完成的，所述細粒度分類模型包括機動車輛各部位的圖像特征與機動車輛的車型的對應關系；

第一確定模塊，用于根據所述第二車型，確定所述待識別機動車輛的目標車型。