[發明專利]一種車輛雨刮質量檢測方法、系統、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202211459819.5
• 申請日: 2022-11-17
• 公開（公告）號: CN115713513A
• 公開（公告）日: 2023-02-24
• 發明（設計）人: 楊松玲;劉迪;楊瀟瀟;楊雅琴
• 申請（專利權）人: 廣汽本田汽車有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 鄭宏謀

本發明公開了一種車輛雨刮質量檢測方法、系統、裝置及存儲介質，方法包括：采樣得到正向樣本集和負向樣本集；將正向樣本集和負向樣本集分別輸入到預先構建的第一卷積神經網絡和第二卷積神經網絡，訓練得到第一水柱識別模型和第二水柱識別模型；獲取待檢測的第三車輛雨刮的水柱圖像時序數據，將水柱圖像時序數據分別輸入到第一水柱識別模型和第二水柱識別模型進行目標檢測，得到水柱形態時序數據；將水柱形態時序數據與正向樣本時序數據和負向樣本時序數據進行比對，并根據比對結果確定第三車輛雨刮的質量檢測結果。本發明提高了車輛雨刮質量檢測的準確度，可廣泛應用于計算機視覺技術領域。

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，尤其是一種車輛雨刮質量檢測方法、系統、裝置及介質。

背景技術

雨刮的質量檢測是汽車生產過程中不可或缺的一個重要環節。傳統技術采用的方法是先定位雨刮的位置，得到左、右雨刮水柱各一張圖片，將這兩張圖片輸入resnet18分類模型，得到這兩張圖片的分類結果，根據分類結果確定水柱是否同時有或無，以判斷車輛雨刮是否符合檢測標準。這種處理方法在一般情況下能夠保證檢測的準確性，但在一些特殊的檢測環境中則不然，如在檢測時偶然遇到水柱反光，容易引起水柱的局部顯現出明顯的亮斑，從而導致檢測結果的錯誤，降低了車輛雨刮質量檢測的準確度。因此，亟需開發一種準確度更高的車輛雨刮質量檢測方法以解決當前的問題。

發明內容

本發明的目的在于至少一定程度上解決現有技術中存在的技術問題之一。

為此，本發明實施例的一個目的在于提供一種車輛雨刮質量檢測方法，該方法提高了車輛雨刮質量檢測的準確度。

本發明實施例的另一個目的在于提供一種車輛雨刮質量檢測系統。

為了達到上述技術目的，本發明實施例所采取的技術方案包括：

第一方面，本發明實施例提供了一種車輛雨刮質量檢測方法，包括以下步驟：

確定多個質量良好的第一車輛雨刮和多個存在質量缺陷的第二車輛雨刮，對所述第一車輛雨刮的水柱圖像進行采樣得到正向樣本集，并對所述第二車輛雨刮的水柱圖像進行采樣得到負向樣本集；

將所述正向樣本集輸入到預先構建的第一卷積神經網絡，訓練得到第一水柱識別模型，將所述負向樣本集輸入到預先構建的第二卷積神經網絡，訓練得到第二水柱識別模型；

獲取待檢測的第三車輛雨刮的水柱圖像時序數據，將所述水柱圖像時序數據分別輸入到所述第一水柱識別模型和所述第二水柱識別模型進行目標檢測，得到水柱形態時序數據；

確定所述正向樣本集對應的水柱形態的正向樣本時序數據以及所述負向樣本集對應的水柱形態的負向樣本時序數據，將所述水柱形態時序數據與所述正向樣本時序數據和所述負向樣本時序數據進行比對，并根據比對結果確定所述第三車輛雨刮的質量檢測結果。

進一步地，在本發明的一個實施例中，所述對所述第一車輛雨刮的水柱圖像進行采樣得到正向樣本集，并對所述第二車輛雨刮的水柱圖像進行采樣得到負向樣本集這一步驟，其具體包括：

按照預設的采樣頻率對所述第一車輛雨刮的水柱圖像進行持續采樣得到多個正向樣本圖像序列，并確定所述正向樣本圖像序列的第一水柱區域標簽，得到所述正向樣本集；

按照預設的采樣頻率對所述第二車輛雨刮的水柱圖像進行持續采樣得到多個負向樣本圖像序列，并確定所述負向樣本圖像序列的第二水柱區域標簽和缺陷類型標簽，得到所述負向樣本集。

進一步地，在本發明的一個實施例中，所述將所述正向樣本集輸入到預先構建的第一卷積神經網絡，訓練得到第一水柱識別模型這一步驟，其具體包括：

將所述正向樣本集輸入到預先構建的第一卷積神經網絡，所述第一卷積神經網絡通過FPN對底層特征進行向上采樣和特征融合得到高分辨率的水柱特征信息，并輸出得到第一水柱區域預測結果；