[發明專利]基于經驗回放的車輛型號識別方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202011394840.2
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112508080A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 彭凌西;李澤軒;邵楚越;江卓飛;徐澤峰;林泉余
• 申請（專利權）人: 廣州大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 常柯陽

本發明公開了一種基于經驗回放的車輛型號識別方法、裝置、設備及介質，方法包括：獲取原始車輛圖像；所述原始車輛圖像包括車輛型號信息；通過GAN網絡對所述原始車輛圖像進行數據擴充，得到車型樣本數據；將所述車型樣本數據輸入帶有經驗回放的對抗網絡進行訓練，得到目標模型；根據所述目標模型對獲取的待識別車輛圖像進行識別，確定所述待識別車輛圖像中的車輛型號。本發明提高了對車輛型號的識別能力，設計了車輛外觀圖像訓練樣本的拓展方法，并在此基礎上，針對生成結果不理想的車輛外觀樣本利用帶有經驗回放的優化了GAN的生成圖片結果，可廣泛應用于圖像處理技術領域。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其是一種基于經驗回放的車輛型號識別方法、裝置、設備及介質。

背景技術

汽車市場更新迭代速度不斷提高，市面上不同品牌型號的車輛持續大量涌現，現有技術缺乏有效識別車輛品牌型號信息的手段。傳統的車輛識別系統識別信息只局限于號牌的字符、顏色的識別，能夠識別的信息單一、缺乏多元性，且識別算法不能根據實際應用環境進行動態的自我調校更新及識別數據集的擴充，面對車輛廠家頻頻推出新型號的時代環境，已經不能滿足車輛信息識別的需求。

車輛型號作為駕車用戶畫像的一部分，在個性化服務等領域尚未能作為有效的價值數據發揮其作用，若能將車輛型號、牌照等信息合理利用，將能在提升用戶用車停車體驗、消費體驗、個性化定制服務等多方面的體驗，也有助于相關行業產業推出定制化的商業推廣、安保服務等產品。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種基于經驗回放的車輛型號識別方法、裝置、設備及介質，提高識別準確率。

本發明的第一方面提供了一種基于經驗回放的車輛型號識別方法，包括：

獲取原始車輛圖像；所述原始車輛圖像包括車輛型號信息；

通過GAN網絡對所述原始車輛圖像進行數據擴充，得到車型樣本數據；

將所述車型樣本數據輸入帶有經驗回放的對抗網絡進行訓練，得到目標模型；

根據所述目標模型對獲取的待識別車輛圖像進行識別，確定所述待識別車輛圖像中的車輛型號。

可選地，所述獲取原始車輛圖像信息，包括：

通過爬蟲技術爬取已知車輛型號信息的原始車輛圖像；

對所述原始車輛圖像進行灰度化處理、亮度歸一化處理以及對比度歸一化處理，得到用于表征紋理信息的目標圖像；

將所述目標圖像輸入到預訓練網絡中，提取出特征塊；

將所述特征塊輸入SVM分類器中進行訓練，得到目標SVM分類器；

將所述目標圖像輸入所述SVM分類器，輸出各類識別結果的概率標簽；

根據所述概率標簽，計算車輛型號的識別結果，作為原始車輛圖像中的車輛型號信息。

可選地，所述通過GAN網絡對所述原始車輛圖像進行數據擴充，得到車型樣本數據，包括：

向所述GAN網絡輸入噪聲數據，得到測試樣本，將所述原始車輛圖像作為訓練樣本；

將所述訓練樣本和所述測試樣本輸入所述GAN網絡的初始判別器中，得到判別結果；

通過DQN網絡對所述GAN網絡進行訓練，得到理想生成器和理想判別器；

通過所述理想生成器生成車輛外觀圖像，并由所述理想判別器對所述生成的車輛外觀圖像進行檢驗，并將通過檢驗的車輛外觀圖像作為所述原始車輛圖像的擴充結果。

可選地，所述將所述車型樣本數據輸入帶有經驗回放的對抗網絡進行訓練，得到目標模型，包括：