车辆配置识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种车辆配置识别方法及装置，方法包括：S1，获取包含待识别车辆的配置的影像；S2，通过预先训练的配置识别模型识别所述影像中待识别车辆的所有配置及其数量；所述配置识别模型为神经网络模型；S3，根据识别出的所有配置及其数量，生成所述待识别车辆的配置信息表；S4，获取所述待识别车辆所属车型的标准配置信息表，将所述待识别车辆的配置信息表与所述标准配置信息表进行比对，判断所述待识别车辆的配置是否正确。本发明专利技术采用人工智能技术实现了对车辆配置的快速准确识别和检测。

Vehicle configuration identification method and device

【技术实现步骤摘要】
车辆配置识别方法及装置
本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种车辆配置识别方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着汽车工业的飞速发展，汽车配置越来越丰富。在车辆整车装配结束下线之前，需要对车辆进行质量检测，确保车辆的配置正确。另外，为满足驾驶人的多样化需求，不同车型的配置也略有差别。目前，汽车制造厂商通常是通过人工检查的方式来检测车辆的配置，这种方式效率低下，并且在检查相近车型的配置时难免会出错。因此，对于汽车制造厂商来说，如何快速准确的检测车辆配置是一件亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种车辆配置识别方法、装置及系统、手持设备、电子设备、计算机可读存储介质，采用人工智能技术快速准确的检测车辆配置。具体技术方案如下：为达到上述目的，本专利技术提供了一种车辆配置识别方法，包括：S1，获取包含待识别车辆的配置的影像；S2，通过预先训练的配置识别模型识别所述影像中待识别车辆的所有配置及其数量；所述配置识别模型为神经网络模型；S3，根据识别出的所有配置及其数量，生成所述待识别车辆的配置信息表；S4，获取所述待识别车辆所属车型的标准配置信息表，将所述待识别车辆的配置信息表与所述标准配置信息表进行比对，判断所述待识别车辆的配置是否正确。可选的，在上述的车辆配置识别方法中，所述影像为图片；在步骤S1中，针对所述待识别车辆的每一配置，分别获取包含该配置的完整区域的图片。可选的，在上述的车辆配置识别方法中，所述影像为视频；在步骤S2通过预先训练的配置识别模型识别所述影像中待识别车辆的一个或多个配置及其数量之前，还包括：提取视频中各个视频帧的特征值，并根据所述特征值去除相邻帧中内容相同的部分，再将去除后的相邻帧进行拼接得到完整的车辆配置图片；所述步骤S2，包括：通过预先训练的配置识别模型识别所述车辆配置图片中待识别车辆的所有配置及其数量。可选的，在上述的车辆配置识别方法中，在步骤S4中，判断所述待识别车辆的配置是否正确，包括：针对所述标准配置信息表中的每一配置，判断该配置是否缺失和/或该配置的数量是否正确。可选的，在上述的车辆配置识别方法中，若判断某一配置缺失时，提示用户该配置缺失，以便所述用户选择是否重新拍摄该配置所在区域的完整影像。可选的，在上述的车辆配置识别方法中，在步骤S4中，若判断出所述待识别车辆存在错误配置时，在所述影像中标注出该错误配置所在的区域，并提示用户该区域的配置为错误。可选的，在上述的车辆配置识别方法中，还包括：针对错误配置，进一步标注错误原因和/或错误详情。基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种车辆配置识别装置，包括：影像获取模块，用于获取包含待识别车辆的配置的影像；配置识别模块，用于通过预先训练的配置识别模型识别所述影像中待识别车辆的所有配置及其数量；所述配置识别模型为神经网络模型；信息表生成模块，用于根据识别出的所有配置及其数量，生成所述待识别车辆的配置信息表；配置比对模块，用于获取所述待识别车辆所属车型的标准配置信息表，将所述待识别车辆的配置信息表与所述标准配置信息表进行比对，判断所述待识别车辆的配置是否正确。可选的，在上述的车辆配置识别装置中，所述影像为图片；所述影像获取模块，具体用于针对所述待识别车辆的每一配置，分别获取包含该配置的完整区域的图片。可选的，在上述的车辆配置识别装置中，所述影像为视频；所述装置还包括：图片拼接模块，用于提取视频中各个视频帧的特征值，并根据所述特征值去除相邻帧中内容相同的部分，再将去除后的相邻帧进行拼接得到完整的车辆配置图片；所述配置识别模块具体用于：通过预先训练的配置识别模型识别所述车辆配置图片中待识别车辆的所有配置及其数量。可选的，在上述的车辆配置识别装置中，所述配置判断模块判断所述待识别车辆的配置是否正确的方法包括：针对所述标准配置信息表中的每一配置，判断该配置是否缺失和/或该配置的数量是否正确。可选的，在上述的车辆配置识别装置中，所述配置判断模块，还用于若判断某一配置缺失时，提示用户该配置缺失，以便所述用户选择是否重新拍摄该配置所在区域的完整影像。可选的，在上述的车辆配置识别装置中，所述配置判断模块，还用于若判断出所述待识别车辆存在错误配置时，在所述影像中标注出该错误配置所在的区域，并提示用户该区域的配置为错误。可选的，在上述的车辆配置识别装置中，所述配置判断模块，还用于针对错误配置，进一步标注错误原因和/或错误详情。基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种手持设备，包括摄像头、处理单元和显示屏，所述摄像头和所述处理单元电连接，所述处理单元和所述显示屏电连接；所述摄像头，用于：拍摄包含待识别车辆的配置的影像；所述处理单元，用于：获取所述摄像头拍摄的包含待识别车辆的配置的影像；通过预先训练的配置识别模型识别所述影像中待识别车辆的所有配置及其数量；根据识别出的所有配置及其数量，生成所述待识别车辆的配置信息表；获取所述待识别车辆所属车型的标准配置信息表，将所述待识别车辆的配置信息表与所述标准配置信息表进行比对，判断所述待识别车辆的配置是否正确；将所述判断结果通过所述显示屏进行显示；其中，所述配置识别模型为神经网络模型。基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种车辆配置识别系统，包括一手持设备和一服务器，所述手持设备和所述服务器通信连接，所述手持设备包括摄像头、处理单元和显示屏，所述摄像头和所述处理单元电连接，所述处理单元和所述显示屏电连接；所述摄像头，用于：拍摄包含待识别车辆的配置的影像；所述处理单元，用于：获取所述摄像头拍摄的包含待识别车辆的配置的影像；通过预先训练的区域识别模型从所述影像中识别出配置区域，并对所述配置区域进行切片，将切片后的所述配置区域发送给所述服务器；所述服务器，用于：通过预先训练的配置识别模型识别所述配置区域中的配置及其数量；根据识别出的所有配置及其数量，生成所述待识别车辆的配置信息表；获取所述待识别车辆所属车型的标准配置信息表，将所述待识别车辆的配置信息表与所述标准配置信息表进行比对，判断所述待识别车辆的配置是否正确，并将判断结果发送给所述处理单元；所述处理单元，还用于：将所述判断结果通过所述显示屏进行显示；其中，所述区域识别模型和所述配置识别模型为神经网络模型。基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现上述任一项所述的车辆配置识别方法的步骤。基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆配置识别方法，其特征在于，包括：/nS1，获取包含待识别车辆的配置的影像；/nS2，通过预先训练的配置识别模型识别所述影像中待识别车辆的所有配置及其数量；所述配置识别模型为神经网络模型；/nS3，根据识别出的所有配置及其数量，生成所述待识别车辆的配置信息表；/nS4，获取所述待识别车辆所属车型的标准配置信息表，将所述待识别车辆的配置信息表与所述标准配置信息表进行比对，判断所述待识别车辆的配置是否正确。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆配置识别方法，其特征在于，包括：
S1，获取包含待识别车辆的配置的影像；
S2，通过预先训练的配置识别模型识别所述影像中待识别车辆的所有配置及其数量；所述配置识别模型为神经网络模型；
S3，根据识别出的所有配置及其数量，生成所述待识别车辆的配置信息表；
S4，获取所述待识别车辆所属车型的标准配置信息表，将所述待识别车辆的配置信息表与所述标准配置信息表进行比对，判断所述待识别车辆的配置是否正确。


2.如权利要求1所述的车辆配置识别方法，其特征在于，所述影像为图片；
在步骤S1中，针对所述待识别车辆的每一配置，分别获取包含该配置的完整区域的图片。


3.如权利要求1所述的车辆配置识别方法，其特征在于，所述影像为视频；
在步骤S2通过预先训练的配置识别模型识别所述影像中待识别车辆的一个或多个配置及其数量之前，还包括：
提取视频中各个视频帧的特征值，并根据所述特征值去除相邻帧中内容相同的部分，再将去除后的相邻帧进行拼接得到完整的车辆配置图片；
所述步骤S2，包括：
通过预先训练的配置识别模型识别所述车辆配置图片中待识别车辆的所有配置及其数量。


4.如权利要求1所述的车辆配置识别方法，其特征在于，在步骤S4中，判断所述待识别车辆的配置是否正确，包括：
针对所述标准配置信息表中的每一配置，判断该配置是否缺失和/或该配置的数量是否正确。


5.如权利要求4所述的车辆配置识别方法，其特征在于，若判断某一配置缺失时，提示用户该配置缺失，以便所述用户选择是否重新拍摄该配置所在区域的完整影像。


6.如权利要求1所述的车辆配置识别方法，其特征在于，在步骤S4中，若判断出所述待识别车辆存在错误配置时，在所述影像中标注出该错误配置所在的区域，并提示用户该区域的配置为错误。


7.如权利要求6所述的车辆配置识别方法，其特征在于，还包括：针对错误配置，进一步标注错误原因和/或错误详情。


8.一种车辆配置识别装置，其特征在于，包括：
影像获取模块，用于获取包含待识别车辆的配置的影像；
配置识别模块，用于通过预先训练的配置识别模型识别所述影像中待识别车辆的所有配置及其数量；所述配置识别模型为神经网络模型；
信息表生成模块，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗欢，徐青松，李青，
申请(专利权)人：成都睿琪科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川;51