[發(fā)明專利]一種汽車外造型自動評分方法

有效

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• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112258472B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)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

本發(fā)明提供了一種汽車外造型自動評分方法，創(chuàng)建用于汽車角度識別、汽車等級識別、汽車品牌識別的多視角汽車圖片數據庫；創(chuàng)建用于造型評分的汽車造型多視角數據庫；創(chuàng)建與汽車造型多視角數據庫一一對應的汽車用戶評分數據庫；對用戶評價數據庫進行離群點處理、用戶屬性分析、用戶屬性加權平均以及貝葉斯統(tǒng)計算法等綜合評分處理。將汽車造型多視角數據庫按照汽車等級標準劃分為多個子數據庫，用深度學習回歸方法建立多角度汽車圖片與合理造型評分之間的映射關系，根據訓練數據集不同，可得到多個不同的訓練模型；建立汽車外造型自動評價機，實現汽車外造型評價的自動化。

技術領域

本發(fā)明涉及一種面向大數據的考慮用戶多維度屬性的汽車外造型評分方法，涉及一種由多視角汽車圖片的自動量化評分方法。

背景技術

汽車造型的好壞是造型師設計內容的體現，同時汽車造型是消費者購車時考慮的一個重要因素，汽車愛好者和相關從業(yè)人員也會對其欣賞評判，符合大眾審美的汽車設計可以瞬間抓住用戶眼球，所以把握消費者心理，設計出滿足用戶需求的造型對于汽車廠商來說非常重要。不同的汽車品牌大多有同級別的競爭車型，而這些車型的配置、動力和可靠性相似，這使得外觀造型成為差異化設計的重中之重。

在激烈的市場競爭中以及汽車行業(yè)的數字化智能化轉型中，汽車造型設計作為研發(fā)設計中的重要一環(huán)，亟待技術革新。在研發(fā)過程中需要有可靠的評分模型對設計師所設計的汽車造型進行評分，才能設計出消費者滿意的造型，而通過大數據驅動和深度學習的方法可以建立可靠的評分模型對造型設計進行幫助和指導。

先前的汽車造型評價研究工作大部分依賴于人工特征定義與提取，盡管采用預定義特征的汽車造型分析方法取得很多進展，但是這些方法高度依賴人工提取。在大數據時代，機器學習、深度學習快速發(fā)展，數據挖掘、人工智能得到廣泛應用，以深度學習為代表的機器學習取得了極大進展，計算機視覺方向更是發(fā)展迅猛。深度學習方法的優(yōu)勢在于，將特征提取、特征選擇、分類器、回歸器融為一體，可實現造型評分的全自動性，盡可能屏蔽由于人工指定特征的主觀性。互聯網的發(fā)展為汽車造型設計提供了更大的余地和可能。本發(fā)明提出了考慮用戶多維度屬性和不同汽車等級、汽車品牌、汽車角度的外造型評分方法，基于深度學習的多視角汽車圖片的自動量化評分方法，從而實現合理自動對汽車外造型評分。

發(fā)明內容

針對現有問題，本發(fā)明提出了考慮用戶多維度屬性和不同汽車等級、汽車品牌、汽車角度的外造型自動評分方法。

本發(fā)明的技術方案：

一種汽車外造型自動評分方法，步驟如下：

(1)創(chuàng)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(huán)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(chuàng)建汽車造型多視角數據庫，收集大規(guī)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(huán)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(chuàng)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，例如車輛信息、外觀評價分數、用戶專業(yè)性、用戶客觀性等。