[發明專利]車輛底盤的動態檢驗方法、系統、終端及介質

在審

• 申請號: 201911378637.3
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111126397A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 周康明;陳光
• 申請（專利權）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62;G06T7/246;G07C1/10;G06Q50/26
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 倪靜

1.一種車輛底盤的動態檢驗方法，其特征在于，包括：

采集待檢車輛的底盤工位的視頻數據；

根據所述視頻數據獲取所述待檢車輛的車牌號信息；

將所述車牌號信息與目標車輛的車牌號信息進行對比，若根據車牌號信息的對比結果信息確定待檢車輛為目標車輛，則根據所述視頻數據獲取所述目標車輛的跟蹤軌跡信息；

根據所述跟蹤軌跡信息獲取所述目標車輛的初始位置信息、結束位置信息、初始時間信息以及結束時間信息；

根據所述初始位置信息以及結束位置信息判斷所述目標車輛是否移動，若移動，根據所述初始時間信息以及結束時間信息判定底盤動態的檢驗時長是否符合規定。

2.根據權利要求1所述的車輛底盤的動態檢驗方法，其特征在于，所述根據所述視頻數據獲取所述待檢車輛的車牌號信息，包括：

將所述視頻數據所包括的各幀圖像分別輸入一基于深度學習的車輛檢測模型，以輸出的包括所述待檢車輛的圖像；

根據所述待檢車輛的圖像，提取所述待檢車輛；

將提取的所述待檢車輛輸入一基于深度學習的車牌檢測模型，以輸出所述待檢車輛的車牌位置信息；

根據所述待檢車輛的車牌位置信息識別所述車牌號信息。

3.根據權利要求2中所述的車輛底盤的動態檢驗方法，其特征在于，所述將提取的所述待檢車輛輸入一基于深度學習的車牌檢測模型，以輸出所述待檢車輛的車牌位置信息，包括：

當所述待檢車輛的數量為多個時，保存各所述待檢車輛，并將各所述待檢車輛分別輸入一基于深度學習的車牌檢測模型，以輸出分別對應于各所述待檢車輛的車牌位置信息；

所述根據所述待檢車輛的車牌位置信息識別所述車牌號信息，具體為：分別根據各所述待檢車輛的車牌位置信息識別各所述車牌號信息。

4.根據權利要求1中所述的車輛底盤的動態檢驗方法，其特征在于，所述根據所述視頻數據獲取所述目標車輛的跟蹤軌跡信息，包括：

獲取所述目標車輛在所述視頻數據的目標幀圖像中的坐標信息；其中，輸出的包括所述待檢車輛的圖像時所對應的幀的圖像為目標幀圖像；

根據所述坐標信息得到所述目標車輛的跟蹤軌跡信息。

5.根據權利要求4中所述的車輛底盤的動態檢驗方法，其特征在于，根據所述坐標信息得到所述目標車輛的跟蹤軌跡信息，包括：

獲取預設的目標跟蹤算法；

根據所述目標跟蹤算法和所述坐標信息得到所述目標車輛的跟蹤軌跡信息。

6.根據權利要求1中所述的車輛底盤的動態檢驗方法，其特征在于，根據所述跟蹤軌跡信息獲取所述目標車輛的結束位置信息以及結束時間信息的方式，包括：

當所述目標車輛行駛出檢驗場地或針對所述目標車輛的視頻結束時，停止對所述目標車輛跟蹤，并記錄停止對所述目標車輛跟蹤時所述目標車輛的位置以及當前時間；

將所述停止對所述目標車輛跟蹤時所述目標車輛的位置作為所述結束位置信息；

將所述當前時間作為所述結束時間信息。

7.根據權利要求1中所述的車輛底盤的動態檢驗方法，其特征在于，根據所述初始位置信息以及結束位置信息判斷所述目標車輛是否移動，若移動，根據所述初始時間信息以及結束時間信息判定底盤動態的檢驗時長是否符合規定的方式包括：

根據所述初始位置信息以及結束位置信息得到初始位置目標車輛中心點坐標以及結束位置目標車輛中心點坐標；

根據所述初始位置目標車輛中心點坐標以及所述結束位置目標車輛中心點坐標得到初始位置與結束位置的距離；

根據所述初始位置與結束位置的距離判定所述目標車輛移動；

根據所述初始時間以及結束時間得到目標車輛底盤的動態檢測的總時長；

當所述總時長大于要求時長時，則車輛年檢底盤動態的檢測結果為檢測合格結果；否則，為檢測不合格結果。