【技术实现步骤摘要】
车辆识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及人工智能和交通技术，尤其涉及一种车辆识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]人工智能(AI，Artificial Intelligence)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法和技术及应用系统。
[0003]基于人工智能的智慧交通技术得到广泛应用，典型地，可用于识别套牌车。然而，相关技术根据两点间的距离和时间间隔来计算车速，从而根据车速判断是否为套牌车，对套牌车的识别精确度不高。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种车辆识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够准确高效识别套牌车。
[0005]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0006]本申请实施例提供一种车辆识别方法，包括：
[0007]获取车辆的实时的第一时空数据记录；
[0008]对所述车辆发送的近距离通信信...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆的实时的第一时空数据记录；对所述车辆发送的近距离通信信号进行解调处理，得到所述车辆的车牌号；当基于所述车辆的车牌号比对通过时，基于所述车牌号从数据库中查询所述车辆的历史的第二时空数据记录；当所述第一时空数据记录与所述第二时空数据记录的比对结果满足时空约束条件时，调用机器学习模型对所述车辆的车辆图像进行外观信息识别处理，以得到第一外观信息；从所述数据库中查询与所述车辆关联的第二外观信息，将所述第一外观信息与所述第二外观信息进行比对；基于比对结果生成表征所述车辆是否为套牌车的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述车牌号从数据库中查询所述车辆的历史的第二时空数据记录之前，所述方法还包括：将通过所述解调处理得到的所述车牌号，与从所述车辆的车辆图像中识别出的车牌号进行比对；当比对一致时，确定基于所述车辆的车牌号比对通过。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述车辆发送的近距离通信信号进行解调处理，得到所述车辆的车检信息；当基于所述车辆的车牌号比对通过时，将所述车检信息与所述数据库中与所述车辆关联的车检信息进行比对；当比对一致时，确定将执行基于所述车牌号从所述数据库中查询所述车辆的历史的第二时空数据记录的操作。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述车牌号从数据库中查询所述车辆的历史的第二时空数据记录之前，所述方法还包括：响应于未接收到所述车辆的近距离通信信号，获取所述车辆图像，并确定将执行基于从所述车辆图像中识别出的车牌号的查询操作，所述查询操作用于从所述数据库中查询所述车辆的历史的第二时空数据记录。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车牌号从数据库中查询所述车辆的历史的第二时空数据记录，包括：基于所述车辆的车牌号查询所述数据库，得到所述车辆的最新的时空数据记录；将所述最新的时空数据记录作为所述车辆的历史的第二时空数据记录。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述车牌号从数据库中查询所述车辆的历史的第二时空数据记录之后，所述方法还包括：获取所述车辆的实时路况信息，并基于所述实时路况信息确定从所述第二时空数据记录中的第二地点到所述第一时空数据记录中的第一地点的预测用时；确定从所述第二地点到所述第一地点的实际用时与所述预测用时的差值；当所述差值与所述实际用时的比例小于预设比例时，确定所述第一时空数据记录与所述第二时空数据记录的比对结果满足所述时空约束条件。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用机器学习模型对所述车辆的车辆图像进行外观信息识别处理，以得到第一外观信息，包括：通过所述机器学习模型执行以下处理：
对所述车辆图像进行卷积处理，得到车辆图像特征图；对所述车辆图像特征图进行卷积处理，得到位置敏感得分图；对所述位置敏感得分图进行池化处理，并对得到的第一池化结果进行归一化处理，得到所述第一外观信息。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述对所述车辆图像特征图...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈海迪，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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