[發明專利]一種汽車外造型自動評分方法

有效

• 申請號: 202011127986.0
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112258472B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 李寶軍;馬翌凱;胡平;王浩東;李青峰
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/766;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/84;G06F16/51;G06Q30/02;G06F30/15;G06F30/27
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 溫福雪;侯明遠

1.一種汽車外造型自動評分方法，其特征在于，步驟如下：

(1)創建用于識別汽車角度、汽車等級、汽車品牌的多視角汽車圖片數據庫：整理不同品牌及其不同型號的多視角汽車圖片，總樣本數不少于15000；數據庫包含各個等級的汽車，汽車按等級劃分，轎車分為A、B、C、D四個等級，SUV分為緊湊型、中型、中大型、大型SUV；涵蓋汽車品牌數不少于30，單一品牌車型數目不低于10個，每種車型在平視角度環繞一周均勻采樣50張圖片；分別按照汽車角度、汽車等級和汽車品牌進行標注，將數據集分為70％訓練集和30％驗證集；

(2)對多視角汽車圖片數據庫中的數據分別進行角度識別訓練、品牌識別訓練、等級識別訓練，對應得到汽車角度識別模型、汽車品牌識別模型、汽車等級識別模型，以便識別任意給定汽車圖片的角度、等級、品牌；

(3)創建汽車造型多視角數據庫，收集大規模不同等級、不同品牌的汽車造型多視角圖片，數據庫按照轎車(A、B、C、D四個等級)、SUV(緊湊型、中型、中大型、大型)分為8類，每一個汽車等級下的車型數不低于30，每種車型在平視角度環繞一周均勻采樣30張圖片；應用汽車角度識別模型、汽車等級識別模型、汽車品牌識別模型對數據庫圖片進行標注；

(4)創建與造型多視角汽車圖片數據庫相對應的評價數據庫，收集與造型多視角汽車圖片數據庫相對應的有效用戶的評論樣本，評論樣本包含造型評分以及用戶信息；

(5)對收集的造型評分數據進行數據離群點過濾處理；采用格拉布斯法去除離群點，檢查數據是否存在下側離群值，將離群值處理后再進行計算；

(6)為對參與評測用戶的可信度進行精準分析，對用戶進行屬性量化，通過對用戶多維度屬性考察并進行量化，采用多維加權高斯分布函數，將各種維度屬性的度量轉化為權重因子；然后計算用戶經過量化后的權重，進而計算對應車型的加權平均得分；

(7)對于步驟(6)得到的結果進行綜合加權平均，采用貝葉斯平均算法計算最終加權得分；將得到的最終汽車造型加權評分對汽車造型多視角數據庫一一標注，并將數據集分為70％訓練集和30％驗證集；

(8)采用深度學習回歸方法建立汽車造型加權評分和汽車造型多視角圖片的映射關系，將汽車造型評分標簽歸一化到0-1之間，網絡最后一層連接Sigmoid函數進行邏輯回歸計算，提取圖片特征后，擬合至Sigmoid函數曲線上的造型評分點，使得訓練好的模型預測輸出汽車造型評分；為得到表達能力更強的網絡模型，將汽車造型多視角數據庫圖片按照汽車等級劃分為八個子數據集，訓練得到不同的模型；

(9)建立汽車外造型自動評價機，得到訓練好的造型評分模型后，計算不同等級下的汽車評分調整參數；對某一等級下的汽車造型多視角數據庫圖片進行評分預測，用MAE來衡量預測評分的精確度，得到同一汽車等級下各個車型的不同角度評分數據統計，整理制作汽車造型評分統計表；將各個車型評分的MAE最低的部分角度選出，統計在一個表格中，得到各角度出現的次數，計算各角度的評分調整參數，即各角度出現的頻率，頻率出現最高的角度說明該處的評分可信度更高，不同等級下的汽車評分調整參數有所不同，應對各子數據庫的圖片分別進行預測和計算；

(10)利用汽車外造型評價機，對給定的汽車圖片做出評分預測；在給定單視角汽車造型圖片后，識別汽車的等級，選取相應的評分模型，測試得到該汽車圖片的造型評分為x，利用該等級下的汽車造型評分統計表得到標準差σ，得出該車造型評分；在給定多張汽車造型圖片后，識別該車型圖片的角度，識別該車所屬的汽車等級，選取相應的評分預測模型，得到不同角度圖片的造型評分，利用對應汽車等級的評分調整參數集合，選取對應角度的評分調整參數對評分進行調整，使得落在可信度更高的角度區域圖片在評分中發揮更大作用，得到置信度更高的造型評分。