【技术实现步骤摘要】
基于神经网络和车轮正投影图像的车辆胎压检测方法
本专利技术涉及人工智能、车辆领域，尤其是一种基于神经网络和车轮正投影图像的车辆胎压检测方法。
技术介绍
车辆胎压不足或胎压过高在行驶过程中都存在安全隐患，而当前大部分的经济型汽车上并没有安装胎压检测装置，胎压的检测需要使用独立的胎压检测装置，所以在车辆行驶过程中难以对胎压进行检测。现有胎压检测的方法是通过传感技术来对胎压进行测量，例如专利CN205255909U中需要给车辆安装传感器，但感应模块需要电池供电，因此存在传感器使用寿命的问题。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出一种基于神经网络和车轮正投影图像的车辆胎压检测方法，该方法包括：步骤一，设置两个摄像头，用于采集车辆左右两侧的车身图像；步骤二，将采集到的车身图像送入车轮检测网络进行车轮包围框的检测；当车轮检测网络输出车轮包围框时利用车轮包围框裁剪车身图像，得到车轮图像；步骤三，对得到的同一车辆的同一车轮的p张车轮图像进行列像素的选择，对所有选择出来的列像素进行...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络和车轮正投影图像的车辆胎压检测方法，其特征在于，该方法包括：/n步骤一，设置两个摄像头，用于采集车辆左右两侧的车身图像；/n步骤二，将采集到的车身图像送入车轮检测网络进行车轮包围框的检测；当车轮检测网络输出车轮包围框时利用车轮包围框裁剪车身图像，得到车轮图像；/n步骤三，对得到的同一车辆的同一车轮的p张车轮图像进行列像素的选择，对所有选择出来的列像素进行拼接处理，得到每个车轮的正投影图像，具体的列像素的选择过程为：/n将每张车轮图像都划分为k列，在每张车轮图像中沿车辆移动方向的反方向按照从小到大的顺序为每列像素标记序号，得到序号列(1,2,3,…,k)，...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络和车轮正投影图像的车辆胎压检测方法，其特征在于，该方法包括：
步骤一，设置两个摄像头，用于采集车辆左右两侧的车身图像；
步骤二，将采集到的车身图像送入车轮检测网络进行车轮包围框的检测；当车轮检测网络输出车轮包围框时利用车轮包围框裁剪车身图像，得到车轮图像；
步骤三，对得到的同一车辆的同一车轮的p张车轮图像进行列像素的选择，对所有选择出来的列像素进行拼接处理，得到每个车轮的正投影图像，具体的列像素的选择过程为：
将每张车轮图像都划分为k列，在每张车轮图像中沿车辆移动方向的反方向按照从小到大的顺序为每列像素标记序号，得到序号列(1,2,3,…,k)，依次对每一张车轮图像Id，从光轴对应位置沿车辆移动方向选择[ad-1+1，ad]列像素；其中，a0＝0，ad为车轮图像Id中光轴对应列的序号，取值范围为[1,k]；d的取值范围为[1，p]；
步骤四，将车轮的正投影图像送入关键点检测网络，得到车轮的关键点热力图，其中，一个车轮的关键点有三个，包括车轮中心点、车轮上顶点、车轮下顶点，经过三个关键点的直线与地面垂直；
步骤五，将关键点热力图中的关键点投影到预先搭建好的摄像头所处区域的BIM中，在BIM中计算车轮中心点与车轮上顶点之间的距离L1，车轮中心点与车轮下顶点之间的距离L2...
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