本申请实施例公开了一种车辆查找方法、装置、存储介质及终端。该车辆查找方法包括：采集当前场景下的目标图像，并基于训练后模型对所述目标图像进行识别；若识别出所述目标图像中存在车辆，则从所述目标图像中确定目标车辆；获取所述目标车辆的车辆信息，并将所述车辆信息与当前停车位置关联；当接收到用户终端发送的待查询车辆信息时，将所述待查询车辆信息与所述车辆信息进行匹配；若所述待查询车辆信息与所述车辆信息匹配成功，则获取与所述车辆信息关联的停车位置，并向所述用户终端发送所述停车位置。本申请实施例可以提高车辆查找效率。率。率。
【技术实现步骤摘要】
一种车辆查找方法、装置、存储介质及终端
[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种车辆查找方法、装置、存储介质及终端。
技术介绍
[0002]随着科技的发展和进步，城市规模不断扩大、车辆数量大幅增长，车辆停放成为居民出行的首要解决问题。因此，停车场智能化的趋势越来越明显。且随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术的不断发展，将AI技术应用到停车系统领域中是智能停车系统领域的研究新方向，可以使得停车系统体验更智能、更友好，与用户有更多的交互。
[0003]相关技术中，当车辆驶入停车场时，通过识别车辆图像得到车辆的车牌信息，然后在车辆入场后，通过停车场内设置的通信装置与车辆实时通信来获取车辆的停车位置发送至车辆终端，使得用户根据该接收到的停车位置查找自己的车辆。
[0004]在对相关技术的研究和实践中，本申请的专利技术人发现，现有技术中，在车辆停放过程中，当车辆终端与停车场的通信设备建立通信连接时，需要获取车辆终端的用户信息，才能将当前车辆与进场时识别到的车牌信息进行绑定，从而将位置信息发送至正确的车辆。因此，现有的方式操作繁琐，导致停车系统效率较低。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供一种车辆查找方法、装置、存储介质及终端，可以提高车辆查找效率。
[0006]本申请实施例提供了一种车辆查找方法，包括：
[0007]采集当前场景下的目标图像，并基于训练后模型对所述目标图像进行识别；
[0008]若识别出所述目标图像中存在车辆，则从所述目标图像中确定目标车辆；
[0009]获取所述目标车辆的车辆信息，并将所述车辆信息与当前停车位置关联；
[0010]当接收到用户终端发送的待查询车辆信息时，将所述待查询车辆信息与所述车辆信息进行匹配；
[0011]若所述待查询车辆信息与所述车辆信息匹配成功，则获取与所述车辆信息关联的停车位置，并向所述用户终端发送所述停车位置。
[0012]相应的，本申请实施例还提供了一种车辆查找装置，包括：
[0013]采集单元，用于采集当前场景下的目标图像，并基于训练后模型对所述目标图像进行识别；
[0014]确定单元，用于若识别出所述目标图像中存在车辆，则从所述目标图像中确定目标车辆；
[0015]关联单元，用于获取所述目标车辆的车辆信息，并将所述车辆信息与当前停车位置关联；
[0016]发送单元，用于当接收到用户终端发送的待查询车辆信息时，将所述待查询车辆信息与所述车辆信息进行匹配；
[0017]操作单元，用于若所述待查询车辆信息与所述车辆信息匹配成功，则获取与所述车辆信息关联的停车位置，并向所述用户终端发送所述停车位置。
[0018]相应的，本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行如上所述的车辆查找方法。
[0019]相应的，本申请实施例还提供了一种终端，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器加载所述指令以执行如上所述的车辆查找方法。
[0020]本申请实施例通过训练后模型对采集到的目标图像进行识别，当时别出目标图像中存在目标车辆时，提取目标车辆的车辆信息，并将车辆信息与当前车位的位置信息进行关联，以使用户可以在指定应用界面输入车辆信息，确定车辆信息关联的位置信息，从而快速确定目标车辆的位置信息，提高车辆查找效率。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本申请实施例提供的一种车辆查找方法的流程示意图。
[0023]图2为本申请实施例提供的一种图片分割示意图。
[0024]图3为本申请实施例提供的一种张量预测结果得到的张量结构示意图。
[0025]图4为本申请实施例提供的一种车辆与停车位置的示意图。
[0026]图5为本申请实施例提供的另一种车辆查找方法的流程示意图。
[0027]图6为本申请实施例提供的一种车辆查找装置的结构框图。
[0028]图7为本申请实施例提供的另一种车辆查找装置的结构框图。
[0029]图8为本申请实施例提供的另一种车辆查找装置的结构框图。
[0030]图9为本申请实施例提供的另一种车辆查找装置的结构框图。
[0031]图10为本申请实施例提供的另一种车辆查找装置的结构框图。
[0032]图11为本申请实施例提供的终端的结构示意图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0034]基于上述问题，本申请实施例提供一种车辆查找方法、装置、存储介质及终端，可以提高车辆查找效率。以下分别进行详细说明。需说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优选顺序的限定。
[0035]请参考图1，图1为本申请实施例提供的一种车辆查找方法的流程示意图。该车辆
查找方法可以应用于诸如手机、平板电脑、笔记本电脑，掌上电脑、便携式媒体播放器(Portable Media Player,PMP)等移动终端，以及诸如台式计算机等固定终端。该车辆查找方法的具体流程可以如下：
[0036]101、采集当前场景下的目标图像，并基于训练后模型对目标图像进行识别。
[0037]在本申请实施例中，以该车辆查找方法应用于检测设备为例进行说明。具体的，检测设备用于识别车辆以及定位车辆信息等。该检测设备可以对目标图像进行识别，检测目标图像中存在的物体。
[0038]其中，目标图像指的是包括有物体的图像，目标图像中可以包括各种物体类型的物体。比如，物体类型可以包括车辆类型，人物类型等等。该目标图像可以通过多种方式采集，比如，可以通过摄像头拍摄、网上下载、其他设备发送等。
[0039]在本申请实施例中，为了提高目标图像识别结果的准确性，可以通过摄像头采集目标图像。其中，摄像头可以为TOF(Time of flight，飞行时间测距法)摄像头。该TOF摄像头可以设置在检测设备中，通过摄像指令触发检测设备的TOF摄像头采集目标图像。
[0040]TOF指的是由一组人眼看不到的红外光(激光脉冲)向外发射，遇到物体后反射，反射到摄像头结束，计算从发射到反射回摄像头的时间差或相位差，并将数据收集起来，形成一组距离深度数据，从而得到一个立体的3D(3Dimensions，三维)模型的成像技术。
[0041]TOF摄像头存在如下优点：在拍摄照本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆查找方法，其特征在于，包括：采集当前场景下的目标图像，并基于训练后模型对所述目标图像进行识别；若识别出所述目标图像中存在车辆，则从所述目标图像中确定目标车辆；获取所述目标车辆的车辆信息，并将所述车辆信息与当前停车位置关联；当接收到用户终端发送的待查询车辆信息时，将所述待查询车辆信息与所述车辆信息进行匹配；若所述待查询车辆信息与所述车辆信息匹配成功，则获取与所述车辆信息关联的停车位置，并向所述用户终端发送所述停车位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于训练后模型对所述目标图像进行识别，包括：提取所述目标图像中的物体的特征信息；根据训练后模型计算所述特征信息与每一样本特征信息的匹配度；确定与所述特征信息匹配度最高的样本特征信息对应的物体，得到所述目标图像中存在的物体。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于训练后模型对所述目标图像进行识别之前，还包括：获取多个待处理图像集合，其中，属于同一待处理图像集合的待处理图像中存在有相同的物体；将所述多个待处理图像集合添加至训练样本集中，根据训练样本集对预设神经网络模型进行训练，得到所述训练后模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据训练样本集对预设神经网络模型进行训练，包括：将训练样本集中的每一待处理图像分割为多个单元格；确定所述待处理图像中目标物体的中心点所处的单元格，得到目标单元格；通过所述目标单元格对所述目标物体的位置以及类别置信度进行预测，得到预测值；计算所述预测值与真实值的差值，并基于所述差值调整所述预设神经网络模型的模型参数，直至所述预设神经网络模型收敛。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标车辆的车辆信息，包括：获取所述目标车辆的车牌图像；从所述车牌图像中提取所述车辆的车牌信息；从多个样本车辆信息中，确定所述车牌信息对应的样本车辆信息，得到所述目标车辆的车辆信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从所述目标图像中确定目标车辆之后，还包括：在所述目标车辆移动过程中，获取所述目标车辆与当前停车位置的边界的距离；当所述距离小于预设距离时，触发警报功能提示用户。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述车辆信息与当前停车位置关联，包括：获取所述目标车辆所处车位的车位信息；
基于所述车位信息确定所述目标车辆的停车位置；将所述车辆信息与所述停车位置进行关联。8.根据权利要求1
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7任一项所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：章勇，郑天航，张正华，孙国涛，丁冉，
申请(专利权)人：苏州欧普照明有限公司，
类型：发明
国别省市：
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