【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及车辆识别领域，具体而言，涉及一种模型训练图片的获取方法和系统、存储介质和电子设备。
技术介绍
1、车辆车型特征的识别是智能交通系统领域的重要研究内容，可以使用训练好的车型识别模型对车辆图片进行车辆类型识别，从而确定出车辆图片中包含车辆的车辆类型。车型识别模型可以是使用标注了车辆类型的车辆图片对初始的车型识别模型进行模型训练得到的。相关技术中，通常是由人工对车辆图片进行标注，导致车型识别模型的训练成本较高。
2、由此可见，相关技术中的模型训练图片的获取方法，存在由于训练图片的图片标签需要人工标注导致的识别模型的训练的成本高的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种模型训练图片的获取方法和系统、存储介质和电子设备，以至少解决相关技术中的模型训练图片的获取方法存在由于训练图片的图片标签需要人工标注导致的识别模型的训练的成本高的问题。
2、根据本申请的一个实施例，提供了一种模型训练图片的获取方法，包括：获取一组第一车辆信息，其中，所述一组第一车辆信息...
【技术保护点】
1.一种模型训练图片的获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于与所述每个第二车身图片对应的第一车辆信息中包含的第一车辆类型为所述每个第二车身图片添加车辆类型标签之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取与一组第一车身图片中的每个第一车身图片对应的第二车辆信息之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个第一车辆信息包含第一车牌信息和交易时间，与所述每个第一车身图片对应的第二车辆信息包括从与所述每个第一车身图片匹配的车头图片中提取出
【技术特征摘要】
1.一种模型训练图片的获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于与所述每个第二车身图片对应的第一车辆信息中包含的第一车辆类型为所述每个第二车身图片添加车辆类型标签之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取与一组第一车身图片中的每个第一车身图片对应的第二车辆信息之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个第一车辆信息包含第一车牌信息和交易时间，与所述每个第一车身图片对应的第二车辆信息包括从与所述每个第一车身图片匹配的车头图片中提取出的第二车牌信息；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述每个第一车身图片作为当前车身图片执行以下的第一匹配操作，还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述获取与一组第一车身图片中的每个第一车身图片对应的第二车辆信息之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，刘梁梁，朱胜超，沈峰，信思旭，
申请(专利权)人：北京万集科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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