【技术实现步骤摘要】
车辆配件的分组方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及图像检测领域，尤其涉及一种车辆配件的分组方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
当前，随着汽车领域的快速发展，新能源车辆、智能驾驶类车辆等层出不求，随之而来的是车辆配件如雨后春笋般涌现，因此如何快速的对车辆配件进行分组，以分组后的汽车配件进行工作安排是极其重要的。目前关于车辆配件的分组，主要有基于文本信息和基于图片信息两种方法，其中文本信息的分组方法，如用户输入车辆配件名称，通过机器学习方法，计算车辆配件名称与原有数据库内的车辆配件名词的相似度，并根据相似度结果完成车辆配件的分组，但由于用户与原有数据库关于对车牌配件的命名缺乏统一标准，因此极其容易发生分组错误的现象；而关于图片信息的分组，由于图片信息数据量庞大，直接通过深度学习或机器学习方法进行识别分组时，会占用大量的计算资源，导致分组速度慢，计算机内存等消耗严重。
技术实现思路
本专利技术提供一种车辆配件的分组方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决车...
【技术保护点】
1.一种车辆配件的分组方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取车辆的配件图片总集及分组标准，按照车辆结构划分所述配件图片总集，得到多个配件图片子集；/n将所述配件图片子集进行向量转化，得到配件向量集；/n将所述配件向量集映射至预构建的坐标系中，得到车辆配件坐标集；/n根据所述分组标准，在所述坐标系中执行初始化操作，得到簇心坐标集，依次计算所述簇心坐标集与所述车辆配件坐标集的误差值；/n利用所述误差值更新所述簇心坐标集，并计算更新后的误差值，且直至误差值满足预设误差要求时，利用所述车辆配件坐标集，得到与所述分组标准对应的车辆配件分组。/n
【技术特征摘要】
1.一种车辆配件的分组方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆的配件图片总集及分组标准，按照车辆结构划分所述配件图片总集，得到多个配件图片子集；
将所述配件图片子集进行向量转化，得到配件向量集；
将所述配件向量集映射至预构建的坐标系中，得到车辆配件坐标集；
根据所述分组标准，在所述坐标系中执行初始化操作，得到簇心坐标集，依次计算所述簇心坐标集与所述车辆配件坐标集的误差值；
利用所述误差值更新所述簇心坐标集，并计算更新后的误差值，且直至误差值满足预设误差要求时，利用所述车辆配件坐标集，得到与所述分组标准对应的车辆配件分组。
2.如权利要求1所述的车辆配件的分组方法，其特征在于，所述根据所述分组标准，在所述坐标系中执行初始化操作，得到簇心坐标集，包括：
根据所述分组标准中的分组数，在所述坐标系中，随机初始化得到与所述分组数相同数量的簇心坐标，得到所述簇心坐标集。
3.如权利要求2所述的车辆配件的分组方法，其特征在于，所述计算所述簇心坐标集与所述车辆配件坐标集的误差值，包括：
根据所述簇心坐标集划分所述车辆配件坐标集，得到与所述簇心坐标集数量相同的车辆配件坐标子集；
计算所述簇心坐标集内每个簇心坐标与对应的所述车辆配件坐标子集内每个车辆配件坐标的误差值。
4.如权利要求3中所述的车辆配件的分组方法，其特征在于，所述利用所述误差值更新所述簇心坐标集，并计算更新后的误差值，且直至误差值满足预设误差要求时，利用所述车辆配件坐标集，得到与所述分组标准对应的车辆配件分组，包括:
汇总所述簇心坐标集内每个簇心坐标与对应车辆配件坐标子集的误差值，得到误差值集，根据所述误差值集更新所述簇心坐标集的坐标位置，得到簇心更新坐标集；
利用簇心更新坐标集调整所述车辆配件坐标子集，得到调整后的车辆配件坐标子集；
计算所述簇心更新坐标集内每个簇心坐标与调整后的所述车辆配件坐标子集内每个车辆配件坐标的误差值；
统计出误差值大于所述预设误差的数量，与误差值小于或等于所述预设误差的数量，计算大于所述预设误差的数量与小于或等于所述预设误差的数量的比值；
判断所述比值与预设比例的大小关系，当所述比值大于所述预设比例时，重新更新所述簇心坐标集的坐标位置；
当所述比值小于或等于所述预设比例时，将对应的车辆配件坐标子集作为与所述分组标准对应的车辆配件分组。
5.如权利要求3所述的车辆配件的分组方法，其特征在于，所述计算所述簇心坐标集内每个簇心坐标与对应的所述车辆配件坐标子集内每个...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱志华，尹钏，王鸿，肖阳，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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