[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

本申請提供一種車輛底盤的動態檢驗方法、系統、終端及介質，包括：采集待檢車輛的底盤工位的視頻數據；獲取待檢車輛的車牌號信息；將其與目標車輛的車牌號信息進行對比，若對比結果信息確定待檢車輛為目標車輛，則獲取目標車輛的跟蹤軌跡信息；根據跟蹤軌跡信息獲取目標車輛的初始位置、結束位置信息、初始時間、結束時間信息；根據初始以及結束位置信息判斷目標車輛是否移動，若移動，根據初始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。解決了現有技術在檢驗過程中會存在人為的疏忽和漏洞，使得年檢底盤動態檢測效率不高的問題，本申請提高監督檢查過程的規范性，防止人為疏忽帶來的問題，使得年檢底盤動態檢測效率及準確率提高。

技術領域

本申請涉及一種機動車車輛年檢領域，特別是涉及一種車輛底盤的動態檢驗方法、系統、終端及介質。

背景技術

隨著經濟的快速發展和物質生活水平的提高，車輛在人們的日常生活中越來越普及，截止到2019年6月，全國機動車保有量已達3.4億輛。車輛給人們的日常出行帶來許多的便利，而與此同時車輛的安全問題也越來越受到關注。國家規定機動車必須按照相關規定定期進行車輛安檢，車輛定期安檢能夠幫助車主及時的發現車輛的問題，有效的避免可能存在的安全隱患。然而隨著車輛保有量的逐年增加，有關部門和機構的車輛年檢工作量急劇增長。同時，也會導致在檢驗過程中會存在人為的疏忽和漏洞。

申請內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本申請的目的在于提供一種車輛底盤的動態檢驗方法、系統、終端及介質，用于解決現有技術中隨著車輛保有量的逐年增加，有關部門和機構的車輛年檢工作量急劇增長，進而導致人工在檢驗過程中會存在人為的疏忽和漏洞，使得年檢底盤動態檢測效率不高的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本申請提供一種車輛底盤的動態檢驗方法，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。

于本申請的一實施例中，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。

于本申請的一實施例中，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。

于本申請的一實施例中，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。

于本申請的一實施例中，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。