[發明專利]輪胎信息獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010320862.8
• 申請日: 2020-04-22
• 公開（公告）號: CN111507420A
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 周康明;周佳敏
• 申請（專利權）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/32
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 李鵬

本申請涉及一種輪胎信息獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：獲取待識別輪胎圖片中存在輪胎信息的待檢測子圖片；采用預設的分類模型對所述待檢測子圖片進行顛倒類別分類，得到所述待檢測子圖片的目標顛倒類別；其中，所述分類模型為采用多個攜帶不同顛倒類別標簽的輪胎訓練圖片進行訓練所得到的模型；若所述目標顛倒類別為顛倒，則將所述待檢測子圖片進行旋轉得到旋轉后的檢測子圖片；采用預設的識別模型對所述旋轉后的檢測子圖片進行識別，得到所述輪胎信息。采用本方法能夠提高輪胎信息的獲取效率。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種輪胎信息獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著科學技術的發展，人們日常的工作和生活已經逐漸的實現了自動化。例如在車輛年審的時候，常常采用檢測設備對車輛的輪胎的規格進行自動檢查，來實現車輛的輪胎檢測。

通常車輛年審過程中，是通過拍攝車輛的輪胎的圖像，然后采用檢測設備識別輪胎的圖像中印制有輪胎規格的文本，從而得到輪胎的規格。這一過程中，由于不能保證每次車輛停止的位置剛好能夠使得輪胎規格為正向，所以導致圖片不能保證每次都被正常識別。傳統的做法是，當圖像中的文本識別失敗的時候，則將圖像進行旋轉后再次重新識別。

然而，傳統的將識別失敗的圖像旋轉后重新識別的方式，導致部分圖片需要識別兩次，因此識別效率低。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種高效的輪胎信息獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種輪胎信息獲取方法，所述方法包括：

獲取待識別輪胎圖片中存在輪胎信息的待檢測子圖片；

采用預設的分類模型對所述待檢測子圖片進行顛倒類別分類，得到所述待檢測子圖片的目標顛倒類別；其中，所述分類模型為采用多個攜帶不同顛倒類別標簽的輪胎訓練圖片進行訓練所得到的模型；

若所述目標顛倒類別為顛倒，則將所述待檢測子圖片進行旋轉得到旋轉后的檢測子圖片；

采用預設的識別模型對所述旋轉后的檢測子圖片進行識別，得到所述輪胎信息。

在其中一個實施例中，所述采用預設的分類模型對所述待檢測子圖片進行顛倒類別分類，得到所述待檢測子圖片的目標顛倒類別，包括：

獲取所述待檢測子圖片的顛倒置信度和不顛倒置信度；

若所述顛倒置信度大于所述不顛倒置信度，則確定所述待檢測子圖片的目標顛倒類別為顛倒；

若所述顛倒置信度小于所述不顛倒置信度，則確定所述待檢測子圖片的目標顛倒類別為不顛倒。

在其中一個實施例中，所述分類模型的獲取過程包括：

獲取多個初始輪胎圖片；其中，多個所述初始輪胎圖片中包括針對輪胎在多種拍攝角度、多種光照強度所拍攝的圖片，且多個所述初始輪胎圖片為多種不同輪胎類型的圖片；

采用預設的目標檢測算法，對每個所述初始輪胎圖片進行檢測，得到每個初始輪胎圖片對應的存在輪胎信息的輪胎訓練圖片；其中，所述輪胎訓練圖片攜帶顛倒類別標簽；

將所述輪胎訓練圖片輸入預設的初始分類模型進行訓練，當所述初始分類模型輸出的損失函數滿足預設的收斂要求時，得到所述分類模型。

在其中一個實施例中，所述將所述輪胎訓練圖片輸入預設的初始分類模型進行訓練之前，還包括：

當所述輪胎訓練圖片的數量小于預設的訓練圖片數量閾值時，將所述輪胎訓練圖片旋轉，得到旋轉訓練圖片；

將所述輪胎訓練圖片的顛倒類別標簽進行轉換，作為所述輪胎訓練圖片對應的旋轉訓練圖片的顛倒類別標簽；