【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆检测，更具体地说，本专利技术涉及一种基于高光谱成像技术的车辆损伤检测方法。
技术介绍
1、车辆损伤检测在确保行驶安全性、汽车二手车交易、保险业务、以及汽车维修与检测方面有着重要的意义。首先，从车辆的行驶安全性的角度来看，损伤检测对于确认车辆的结构和功能完整性至关重要，无论是轻微的划痕还是严重的车身变形，及时的诊断和修复可以预防潜在的安全风险，确保驾驶者和乘客的安全，特别是在极端气候和恶劣道路条件下，未经检测的损伤可能会加剧，导致意外事故的发生。在汽车二手车交易中，准确的损伤报告可以为买卖双方提供透明的车辆状况信息，增加交易的信任度，不仅有助于买家做出明智的购车决策，也为卖家确保合理的车辆估价。在保险业中，损伤检测是处理车辆事故和索赔过程中的关键环节，准确的损伤评估有助于保险公司确定赔偿金额，公正处理索赔案件。此外，通过历史损伤数据分析，保险公司还可以优化其风险评估模型，调整保险费率，提高业务效率。在汽车维修与检测领域，损伤检测技术的进步极大提高了维修工作的准确性和效率，提高了车辆维护的整体质量。此技术的应用范围包括但不限于汽车保险业、车辆维修和检测、以及二手车交易。
2、现有的车辆损伤检测方法可分为直接观察法、超声波检测法、漆膜仪法等。直接观察法主要是依靠技术人员对车辆的外观直接进行观察，适用于一些较为明显的损伤，如擦伤、凹陷等，此方法过于技术人员的经验，检测速度慢，并且对技术人员的素质有较高要求；超声波检测法利用超声波在材料中的传播特性来评估金属或其他硬质材料的内部裂纹或缺陷，其高端设备较为昂贵，
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术所存在的缺陷，本专利技术提出了一种基于高光谱成像技术的车辆损伤检测方法。
2、本专利技术提出的一种基于高光谱成像技术的车辆损伤检测方法，包括：图像采集模块、图像预处理模块、分析模块、数据库和显示模块；
3、所述图像采集模块用于通过高光谱相机对车辆的外表面进行拍摄，并将所获取的图像信息发送图像预处理模块；
4、所述图像预处理模块用于对图像进行预处理获得可正确反映待检测物体的光谱特性和更加清晰的图像，然后将经过预处理后的图像传输至分析模块；
5、所述分析模块主要由语义分割网络构成，包括特征提取器、分类器和上采样模块三个部分，其末端连接数据库以及显示模块。
6、所述数据库包含有车辆在不同损伤类型下的高光谱图像数据。
7、所述显示模块将语义分割后的结果显示在屏幕上。
8、进一步的，所述图像预处理模块具体由图像校正单元、图像去噪单元和图像降维单元组成，其中，图像校正单元用于进行图像校正处理，消除由传感器本身或环境条件引起的潜在偏差；图像去噪单元用于对图像进行去噪处理，以提高图像质量，使数据更加清晰可靠；图像降维单元用于对原始高光谱图像进行降维，提高分类精度的同时降低运行负荷。
9、进一步的，所述分析模块的语义分割网络本专利技术使用fcn网络。
10、进一步的，所述数据库具体由数据单元与存储单元组成。数据单元用于存储用于训练语义分割的车辆在不同损伤类型的高光谱数据，存储单元用于存储检测系统检测完成后上传的语义分割的结果。
11、本专利技术提出的一种基于高光谱成像技术的车辆损伤检测方法，包括以下步骤：
12、s1：图像采集
13、通过图像采集模块对车辆不同方向外表面进行拍摄，得到原始的高光谱图像；并将采集到的原始高光谱图像发送到图像预处理模块中，对采集到的高光谱图像进行预处理；
14、s2：图像预处理
15、对步骤一中所采集到的原始高光谱图像进行预处理，包括：对图像进行图像校正处理，消除由传感器本身或环境条件引起的潜在偏差；对图像进行去噪处理，得到更加完好清晰的光谱图像；
16、步骤二中优选地，图像校正采用黑白校正方法，校正传感器的暗电流噪声。图像去噪的方法采用最小噪声分离法进行降噪预处理，提高图像的质量。图像降维的方法采用pca降维。
17、s3：图像分割
18、将降维后的三个主成分输入进预训练好的语义分割网络进行图像分割，对于不同类型的损伤给予不同的标签，检测结果输入给显示模块以及数据库。
19、s4：图像显示
20、将步骤三分割好的图像显示出来，并且不同的损伤类型及其不同的损伤程度用不同颜色表明。
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1.一种基于高光谱成像技术的车辆损伤检测方法，其特征主要有：
【技术特征摘要】
1.一种基于高光谱成像技术的车...
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