一种车辆认证方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种车辆认证方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取匹配目标启动指令的目标车辆的视频图像，所述目标启动指令包括目标认证信息；基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度；基于所述每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述视频图像对应的待认证信息；若所述待认证信息与所述目标认证信息相匹配，则确定所述目标车辆认证通过。本申请能够最大限度的确保认证的目标车辆为真实车辆，提高了平台认证结果的可靠性，保证了平台的服务安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆认证方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及车辆认证
，具体而言，涉及一种车辆认证方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
在网约车领域，网约车平台基于司机的注册车辆为乘客提供出行服务，即为乘客的出行请求分配服务车辆，以便基于该服务车辆为乘客提供出行服务。实际中，可能存在乘客预约的真实车辆和网约车平台显示的服务车辆不一致的情况，这就会引起网约车平台的安全性问题。基于此，网约车平台要求司机在提供出行服务之前，对相应的服务车辆进行车辆认证。目前，网约车平台对服务车辆的认证方式，无法确保认证的服务车辆为真实车辆，这就使得平台认证结果的可靠性差，进而导致平台的服务安全性低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种车辆认证方法、装置、电子设备及存储介质，通过从匹配目标启动指令的目标车辆的视频图像中提取待认证信息并对目标车辆进行认证，能够最大限度的确保认证的目标车辆为真实车辆，提高了平台认证结果的可靠性，保证了平台的服务安全性。第一方面，本申请实施例提供了一种车辆认证方法，所述方法包括：获取匹配目标启动指令的目标车辆的视频图像，所述目标启动指令包括目标认证信息；其中，所述视频图像中包括多帧目标图像；基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度；基于所述每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述视频图像对应的待认证信息；若所述待认证信息与所述目标认证信息相匹配，则确定所述目标车辆认证通过。在一种可能的实施方式中，所述基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，包括：提取所述视频图像包括的每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征；针对所述视频图像包括的每一帧目标图像，基于第一处理参数对该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征进行处理，得到该帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度。在一种可能的实施方式中，所述提取所述视频图像包括的每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，包括：针对所述视频图像包括的每一帧目标图像，提取该帧目标图像对应的图像特征；基于该帧目标图像对应的图像特征，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征。在一种可能的实施方式中，所述基于该帧目标图像对应的图像特征，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，包括：基于目标卷积核对该帧目标图像对应的图像特征进行卷积处理，得到该帧目标图像对应的深层图像特征；对该帧目标图像对应的深层图像特征进行处理，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征。在一种可能的实施方式中，所述对该帧目标图像对应的深层图像特征进行处理，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，包括：基于第二处理参数对该帧目标图像对应的所述深层图像特征进行处理，并基于得到的处理结果，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的第一车辆属性特征；基于第三处理参数对该帧目标图像对应的所述深层图像特征进行处理，得到该帧目标图像中所述目标车辆对应的第二车辆属性特征；基于所述第一车辆属性特征和所述第二车辆属性特征，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征。在一种可能的实施方式中，所述基于得到的处理结果，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的第一车辆属性特征，包括：基于该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆框的第一位置，确定所述车辆框的第一属性信息；基于所述车辆框的第一位置以及该帧目标图像中所述目标车辆包括的各个车轮分别对应的第二位置，确定各个车轮分别在所述车辆框中的第三位置；根据所述车辆框的第一属性信息、所述目标车辆中各个车轮分别对应的车轮类型以及所述各个车轮分别在所述车辆框的相对位置，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的第一车辆属性特征。在一种可能的实施方式中，通过以下方式确定所述第一处理参数、所述第二处理参数和所述第三处理参数：获取所述目标车辆对应的样本视频图像；以所述样本视频图像中每一帧样本图像包括图像特征作为第一输入特征，以所述样本视频图像中每一帧样本图像对应的所述目标车辆的第二属性信息作为输出，训练所述第二处理参数；以所述样本视频图像中每一帧样本图像包括图像特征作为第二输入特征，以每一帧样本图像中所述目标车辆对应的车辆特征作为所述第三处理参数对应的第三输入特征，以所述样本视频图像对应的所述目标车辆的认证信息作为输出，训练所述第一处理参数和所述第三处理参数。在一种可能的实施方式中，所述基于所述每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述视频图像对应的待认证信息，包括：基于第一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定该第一帧目标图像对应的起始车辆视角；其中，所述多个车辆视角循环排列；获取所述视频图像对应的以所述起始车辆视角为起始点并经过其他车辆视角再次回到所述起始车辆视角的多条路径；其中，每一条路径包括所述视频图像中的多帧目标图像，且该路径中的每一帧目标图像对应一个车辆视角；基于每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，从所述多条路径中选取目标路径；根据所述目标路径，确定所述视频图像对应的待认证信息。在一种可能的实施方式中，以所述起始车辆视角为起始点包括两个车辆视角时序经过其他车辆视角再次回到所述起始车辆视角；针对任一车辆视角时序，每一帧目标图像对应的车辆视角为该帧目标图像的上一帧目标图像对应的第一车辆视角或者在该车辆视角时序下所述第一车辆视角之后的下一个第二车辆视角。在一种可能的实施方式中，所述基于每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，从所述多条路径中选取目标路径，包括：基于每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述多条路径中每一条路径对应的总置信度；根据多条路径中每一条路径对应的总置信度，从所述多条路径中选取对应的总置信度最大的目标路径。第二方面，本申请实施例还提供了一种车辆认证装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取匹配目标启动指令的目标车辆的视频图像，所述目标启动指令包括目标认证信息；其中，所述视频图像中包括多帧目标图像；第一确定模块，用于基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度；第二确定模块，用于基于所述每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述视频图像对应的待认证信息；第三确定模块，用于若所述待认证信息与所述目标认证信息相匹配，则确定所述目标车辆认证通过。在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，包括：提取所述视频图像包括的每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征；针对所述视频图像包括的每一帧目标图像，基于第一处理参数对该帧目标图像中所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆认证方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取匹配目标启动指令的目标车辆的视频图像，所述目标启动指令包括目标认证信息；其中，所述视频图像中包括多帧目标图像；/n基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度；/n基于所述每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述视频图像对应的待认证信息；/n若所述待认证信息与所述目标认证信息相匹配，则确定所述目标车辆认证通过。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆认证方法，其特征在于，所述方法包括：
获取匹配目标启动指令的目标车辆的视频图像，所述目标启动指令包括目标认证信息；其中，所述视频图像中包括多帧目标图像；
基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度；
基于所述每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述视频图像对应的待认证信息；
若所述待认证信息与所述目标认证信息相匹配，则确定所述目标车辆认证通过。


2.根据权利要求1所述的车辆认证方法，其特征在于，所述基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，包括：
提取所述视频图像包括的每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征；
针对所述视频图像包括的每一帧目标图像，基于第一处理参数对该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征进行处理，得到该帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度。


3.根据权利要求2所述的车辆认证方法，其特征在于，所述提取所述视频图像包括的每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，包括：
针对所述视频图像包括的每一帧目标图像，提取该帧目标图像对应的图像特征；
基于该帧目标图像对应的图像特征，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征。


4.根据权利要求3所述的车辆认证方法，其特征在于，所述基于该帧目标图像对应的图像特征，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，包括：
基于目标卷积核对该帧目标图像对应的图像特征进行卷积处理，得到该帧目标图像对应的深层图像特征；
对该帧目标图像对应的深层图像特征进行处理，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征。


5.根据权利要求4所述的车辆认证方法，其特征在于，所述对该帧目标图像对应的深层图像特征进行处理，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，包括：
基于第二处理参数对该帧目标图像对应的所述深层图像特征进行处理，并基于得到的处理结果，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的第一车辆属性特征；
基于第三处理参数对该帧目标图像对应的所述深层图像特征进行处理，得到该帧目标图像中所述目标车辆对应的第二车辆属性特征；
基于所述第一车辆属性特征和所述第二车辆属性特征，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征。


6.根据权利要求5所述的车辆认证方法，其特征在于，所述基于得到的处理结果，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的第一车辆属性特征，包括：
基于该帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆框的第一位置，确定所述车辆框的第一属性信息；
基于所述车辆框的第一位置以及该帧目标图像中所述目标车辆包括的各个车轮分别对应的第二位置，确定各个车轮分别在所述车辆框中的第三位置；
根据所述车辆框的第一属性信息、所述目标车辆中各个车轮分别对应的车轮类型以及所述各个车轮分别在所述车辆框的相对位置，确定该帧目标图像中所述目标车辆对应的第一车辆属性特征。


7.根据权利要求5所述的车辆认证方法，其特征在于，通过以下方式确定所述第一处理参数、所述第二处理参数和所述第三处理参数：
获取所述目标车辆对应的样本视频图像；
以所述样本视频图像中每一帧样本图像包括图像特征作为第一输入特征，以所述样本视频图像中每一帧样本图像对应的所述目标车辆的第二属性信息作为输出，训练所述第二处理参数；
以所述样本视频图像中每一帧样本图像包括图像特征作为第二输入特征，以每一帧样本图像中所述目标车辆对应的车辆特征作为所述第三处理参数对应的第三输入特征，以所述样本视频图像对应的所述目标车辆的认证信息作为输出，训练所述第一处理参数和所述第三处理参数。


8.根据权利要求1～7任一项所述的车辆认证方法，其特征在于，所述基于所述每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述视频图像对应的待认证信息，包括：
基于第一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定该第一帧目标图像对应的起始车辆视角；其中，所述多个车辆视角循环排列；
获取所述视频图像对应的以所述起始车辆视角为起始点并经过其他车辆视角再次回到所述起始车辆视角的多条路径；其中，每一条路径包括所述视频图像中的多帧目标图像，且该路径中的每一帧目标图像对应一个车辆视角；
基于每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，从所述多条路径中选取目标路径；
根据所述目标路径，确定所述视频图像对应的待认证信息。


9.根据权利要求8所述的车辆认证方法，其特征在于，其中，以所述起始车辆视角为起始点包括两个车辆视角时序经过其他车辆视角再次回到所述起始车辆视角；
针对任一车辆视角时序，每一帧目标图像对应的车辆视角为该帧目标图像的上一帧目标图像对应的第一车辆视角或者在该车辆视角时序下所述第一车辆视角之后的下一个第二车辆视角。


10.根据权利要求8所述的车辆认证方法，其特征在于，所述基于每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，从所述多条路径中选取目标路径，包括：
基于每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述多条路径中每一条路径对应的总置信度；
根据多条路径中每一条路径对应的总置信度，从所述多条路径中选取对应的总置信度最大的目标路径。


11.一种车辆认证装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取匹配目标启动指令的目标车辆的视频图像，所述目标启动指令包括目标认证信息；其中，所述视频图像中包括多帧目标图像；
第一确定模块，用于基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度；
第...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛韬略，张天明，王智恒，王树栋，李杰，孟辉，陈天钰，戴桂婷，吴朝辉，周多庆，王志龙，裴仁旺，刘骁阳，彭凯，易俊杰，孙爱菊，王心宇，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11