基于深度学习的车内卫生自动识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开的基于深度学习的车内卫生自动识别方法及系统，涉及深度学习技术领域，通过监控用户的订单状态，根据订单状态，判断用户是否已经结单，若是，则采集车辆内部的照片并将照片上传至文件服务器，接收文件服务器返回的照片的URL并将URL及本次订单号输入训练过的神经网络模型，接收神经网络模型返回的识别结果及订单号，根据识别结果，决定是否通知运维人员对订单号对应的车辆进行清洗，能够自动对车内的卫生状况进行识别并根据识别结果，决定是否对车辆进行清洗，不需要逐辆确认车内的卫生状况，提高了清洗效率及节省了清洗成本，解决了现有技术存在的需要逐辆确认车内的卫生状况导致清洗效率低及清洗成本高的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的车内卫生自动识别方法及系统
本专利技术涉及深度学习
，具体涉及一种基于深度学习的车内卫生自动识别方法及系统。
技术介绍
随着车联网技术的兴起，越来越多的共享汽车分布在城市的大街小巷中。共享汽车提高了汽车的使用效率、方便了用户的出行、降低了用户的出行成本。但是随着汽车使用效率的提升，车内的卫生状况也越来越差，而卫生状况差也是用户在用车时抱怨最多的问题之一。对于共享汽车的服务提供商来说，车辆散落在城市各地，逐辆确认车内的卫生状况、决定是否清洗成本高、任务重，基本很难实施。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术实施例提供了一种基于深度学习的车内卫生自动识别方法及系统。第一方面，本专利技术实施例提供的基于深度学习的车内卫生自动识别方法包括：监控用户的订单状态，根据所述订单状态，判断用户是否已经结单；若是，则采集车辆内部的照片并将所述照片上传至文件服务器，其中，所述照片包括车辆的中控台、脚垫及前排座椅的照片；接收文件服务器返回的所述照片的URL并将所述URL及本次订单号输入训练过的神经网络模型；接收所述神经网络模型返回的识别结果及订单号，根据识别结果，决定是否通知运维本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的车内卫生自动识别方法，适用于共享汽车，其特征在于，包括：实时监控用户的订单状态，根据所述订单状态，判断用户是否已经结单；若是，则采集车辆内部的照片并将所述照片上传至文件服务器，其中，所述照片包括车辆的中控台、脚垫及前排座椅的照片；接收文件服务器返回的所述照片的URL并将所述URL及本次订单号输入训练过的神经网络模型；接收所述神经网络模型返回的识别结果及订单号，根据识别结果，决定是否通知运维人员对所述订单号对应的车辆进行清洗。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的车内卫生自动识别方法，适用于共享汽车，其特征在于，包括：实时监控用户的订单状态，根据所述订单状态，判断用户是否已经结单；若是，则采集车辆内部的照片并将所述照片上传至文件服务器，其中，所述照片包括车辆的中控台、脚垫及前排座椅的照片；接收文件服务器返回的所述照片的URL并将所述URL及本次订单号输入训练过的神经网络模型；接收所述神经网络模型返回的识别结果及订单号，根据识别结果，决定是否通知运维人员对所述订单号对应的车辆进行清洗。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的车内卫生自动识别方法，其特征在于，所述神经网络模型为卷积神经网络模型。3.根据权利要求1所述的基于深度学习的车内卫生自动识别方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练过程包括：根据所述照片的亮度、色值及对比度对所述照片进行预处理，根据设定的规则对所述照片进行分类并标识，生成样本数据，根据所述样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：方李根，李鹏，郑永辉，高谦，
申请(专利权)人：北京首汽智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11