车辆定位系统检测方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种车辆定位系统检测方法及装置，涉及神经网络技术领域。该方法通过获取的待检测车辆的目标拍摄视频，采用视频帧图像计算方式，可快速的得到待检测车辆对应的目标特征向量，而得到的目标特征向量可精确的表征待检测车辆的运行特征；将提取的目标特征向量作为输入数据输入至训练得到的定位系统检测模型中，从而可应用模型对目标特征向量进行识别，高效的得到具有较高准确性的目标特征向量的识别结果，进一步地根据对目标特征向量的识别结果的分析，可得到对待检测车辆的定位系统的失效检测结果，由于结合模型识别的方式提高了对目标特征向量识别的效率和准确性，从而有效的提高了对定位系统失效检测的效率和准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
车辆定位系统检测方法及装置


[0001]本申请涉及神经网络
，具体而言，涉及一种车辆定位系统检测方法及装置。

技术介绍

[0002]定位系统的发展使得可以实现对车辆运行的实时监控，从而实现精确的车辆运行管控，但是，当车辆上的定位系统(Global Positioning System，GPS)失效时，则无法准确的对车辆运行状态进行检测，因此，定位系统失效检测变得尤为重要。
[0003]然而现有技术中，主要通过人工方式发现GPS异常或者信号弱导致的GPS失效现象，但是这种依附于主观意识的判断方式导致GPS失效检测的准确性较低。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种车辆定位系统检测方法及装置，以便于解决现有技术中存在的对车辆定位系统检测效率低准确性较差的问题。
[0005]为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种车辆定位系统检测方法，包括：
[0007]获取待检测车辆的定位系统所检测到的所述待检测车辆当前时刻的运动速度，并在所述当前时刻的运动速度满足第一预设条件时，获取待检测车辆对应的目标拍摄视频，所述目标拍摄视频包括所述待检测车辆所拍摄的当前时刻之前预设时间段内的运行视频；
[0008]根据所述目标拍摄视频中多个时刻的图像的信息、以及各时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量；
[0009]采用预先训练的定位系统检测模型对所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量进行识别，确定各目标特征向量的识别结果，所述识别结果包括：背景运动或背景不运动；
[0010]根据各目标特征向量的识别结果，确定所述待检测车辆的定位系统是否失效。
[0011]可选地，所述根据所述目标拍摄视频中多个时刻的图像的信息、以及各时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量，包括：
[0012]分别确定所述目标拍摄视频中第一时刻的图像的信息、第二时刻的图像的信息以及第三时刻的图像的信息；
[0013]将所述第一时刻的图像、所述第二时刻的图像及所述第三时刻的图像作为当前帧图像，分别确定所述第一时刻对应的下一帧图像的信息、所述第二时刻对应的下一帧图像的信息及所述第三时刻对应的下一帧图像的信息；
[0014]根据所述第一时刻的图像的信息、以及所述第一时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述第一时刻对应的目标特征向量，根据所述第二时刻的图像的信息、以及所述第二时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述第二时刻对应的目标特征向量，根据所述第三时刻的图像的信息、以及所述第三时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述第三时刻对应的目标特征向量；
[0015]将所述第一时刻对应的目标特征向量、所述第二时刻对应的目标特征向量、以及所述第三时刻对应的目标特征向量作为所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量。
[0016]可选地，所述根据所述第一时刻的图像的信息、以及所述第一时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述第一时刻对应的目标特征向量，包括：
[0017]对所述第一时刻的图像的信息、以及所述第一时刻对应的下一帧图像的信息进行帧差运算并取绝对值，确定所述第一时刻对应的中间帧图像的信息；
[0018]根据所述中间帧图像的信息，确定所述中间帧图像中像素值满足第二预设条件的元素个数的占比；
[0019]根据所述中间帧图像中像素值满足第二预设条件的元素个数的占比，确定所述第一时刻对应的目标特征向量。
[0020]可选地，所述根据所述中间帧图像的信息，确定所述中间帧图像中像素值满足第二预设条件的元素个数的占比，包括：
[0021]确定所述中间帧图像中像素值为第一数据的元素个数的占比为第一向量元素；
[0022]确定所述中间帧图像中像素值小于第二数据的元素个数的占比为第二向量元素；
[0023]确定所述中间帧图像中像素值小于第三数据的元素个数的占比为第三向量元素；
[0024]确定所述中间帧图像中像素值小于第四数据的元素个数的占比为第四向量元素；
[0025]确定所述中间帧图像中像素值大于所述第一数据且小于等于所述第二数据的元素个数的占比为第五向量元素；
[0026]确定所述中间帧图像中像素值大于所述第二数据且小于等于所述第三数据的元素个数的占比为第六向量元素；
[0027]确定所述中间帧图像中像素值大于所述第三数据且小于等于所述第四数据的元素个数的占比为第七向量元素。
[0028]可选地，所述根据所述中间帧图像中像素值满足第二预设条件的元素个数的占比，确定所述第一时刻对应的目标特征向量，包括：
[0029]根据所述第一向量元素、所述第二向量元素、所述第三向量元素、所述第四向量元素、所述第五向量元素、所述第六向量元素、以及所述第七向量元素，确定所述第一时刻对应的目标特征向量。
[0030]可选地，所述采用预先训练的定位系统检测模型对所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量进行识别，确定各目标特征向量的识别结果，包括：
[0031]采用所述预先训练的定位系统检测模型对输入的所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量进行识别，输出各目标特征向量的识别结果，其中，所述识别结果包括背景运动，用于表征所述待检测车辆处于运行状态，或者背景不运动，用于表征所述待检测车辆处于静止状态。
[0032]可选地，所述根据各目标特征向量的识别结果，确定所述待检测车辆的定位系统是否失效，包括：
[0033]若各目标特征向量的识别结果中属于背景运动的数量大于预设阈值，则确定所述待检测车辆的定位系统失效。
[0034]可选地，所述方法还包括：
[0035]从多个样本车辆所拍摄的视频中采集多个背景运动的视频作为正样本、以及多个
背景不运动的视频作为负样本；
[0036]分别提取各正样本的至少一个特征向量组合得到第一训练样本集，分别提取各负样本的至少一个特征向量组合得到第二训练样本集，第一训练样本集中各第一训练样本具有标签信息：背景运动，各第二训练样本具有标签信息：背景不运动；
[0037]采用所述第一训练样本集和所述第二训练样本集训练得到所述定位系统检测模型。
[0038]可选地，所述采用所述第一训练样本集和所述第二训练样本集训练得到所述定位系统检测模型，包括：
[0039]将所述第一训练样本集中各第一训练样本输入初始的检测模型，得到所述初始的检测模型输出的各第一训练样本的预测识别结果；
[0040]将所述第二训练样本集中各第二训练样本输入初始的检测模型，得到所述初始的检测模型输出的各第二训练样本的预测识别结果；
[0041]根据各第一训练样本的预测识别结果、以及各第一训练样本的标签信息，计算第一损失函数；
[0042]根据各第二训练样本的预测识别结果、以及各第二训练样本的标签信息，计算第二损失函数；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆定位系统检测方法，其特征在于，包括：获取待检测车辆的定位系统所检测到的所述待检测车辆当前时刻的运动速度，并在所述当前时刻的运动速度满足第一预设条件时，获取待检测车辆对应的目标拍摄视频，所述目标拍摄视频包括所述待检测车辆所拍摄的当前时刻之前预设时间段内的运行视频；根据所述目标拍摄视频中多个时刻的图像的信息、以及各时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量；采用预先训练的定位系统检测模型对所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量进行识别，确定各目标特征向量的识别结果，所述识别结果包括：背景运动或背景不运动；根据各目标特征向量的识别结果，确定所述待检测车辆的定位系统是否失效。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标拍摄视频中多个时刻的图像的信息、以及各时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量，包括：分别确定所述目标拍摄视频中第一时刻的图像的信息、第二时刻的图像的信息以及第三时刻的图像的信息；将所述第一时刻的图像、所述第二时刻的图像及所述第三时刻的图像作为当前帧图像，分别确定所述第一时刻对应的下一帧图像的信息、所述第二时刻对应的下一帧图像的信息及所述第三时刻对应的下一帧图像的信息；根据所述第一时刻的图像的信息、以及所述第一时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述第一时刻对应的目标特征向量，根据所述第二时刻的图像的信息、以及所述第二时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述第二时刻对应的目标特征向量，根据所述第三时刻的图像的信息、以及所述第三时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述第三时刻对应的目标特征向量；将所述第一时刻对应的目标特征向量、所述第二时刻对应的目标特征向量、以及所述第三时刻对应的目标特征向量作为所述目标拍摄视频对应的各目标特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一时刻的图像的信息、以及所述第一时刻对应的下一帧图像的信息，确定所述第一时刻对应的目标特征向量，包括：对所述第一时刻的图像的信息、以及所述第一时刻对应的下一帧图像的信息进行帧差运算并取绝对值，确定所述第一时刻对应的中间帧图像的信息；根据所述中间帧图像的信息，确定所述中间帧图像中像素值满足第二预设条件的元素个数的占比；根据所述中间帧图像中像素值满足第二预设条件的元素个数的占比，确定所述第一时刻对应的目标特征向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述中间帧图像的信息，确定所述中间帧图像中像素值满足第二预设条件的元素个数的占比，包括：确定所述中间帧图像中像素值为第一数据的元素个数的占比为第一向量元素；确定所述中间帧图像中像素值小于第二数据的元素个数的占比为第二向量元素；确定所述中间帧图像中像素值小于第三数据的元素个数的占比为第三向量元素；确定所述中间帧图像中像素值小于第四数据的元素个数的占比为第四向量元素；确定所述中间帧图像中像素值大于所述第一数据且小于等于所述第二数据的元素个
数的占比为第五向量元素；确定所述中间帧图像中像素值大于所述第二数据且小于等于所述第三数据的元素个数的占比为第六向量元素；确定所述中间帧图像中像素值大于所述第三数据且小于等于所述第四数据的元素个数的占比为第七向量元素。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述中间帧图像中像素值满足...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘双岭，曹桂锋，
申请(专利权)人：北京汇通天下物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：