一种基于神经网络的车辆划痕检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010533370.7
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04
申请日期：
2020-06-12
申请人：
浪潮集团有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于神经网络的车辆划痕检测方法
申请号	CN202010533370.7	申请日期	2020-06-12
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-25	公开/公告号	CN111709352A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	浪潮集团有限公司	申请人地址	山东省济南市高新区浪潮路1036号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浪潮集团有限公司	当前权利人	浪潮集团有限公司
发明人	王子彤;刘强;金长新
代理机构	济南信达专利事务所有限公司	代理人	姜明

摘要

本发明涉及人工智能技术应用领域，具体提供了一种基于神经网络的车辆划痕检测方法，该方法分为以下步骤：S01、通过神经网络对摄像头采集的车辆全貌图像和车辆细节图像进行特征提取，得到特征提取图；S02、检索后台标准数据库，比较标准数据库中的图与特征提取图是否超过阈值，作为待测车辆的初始标记特征；S03、经过若干时间或空间范围后，再次重复S01中对车辆全貌图像和车辆细节图像进行特征提取，两次特征提取图比较是否超过阈值，判断车辆是否有划痕。与现有技术相比，本发明通过设置部署多个神经网络配合完成车辆车型检测与细节特征提取，可在第一时间对车辆外观是否受损或剐蹭了其他车辆进行较准确判断，具有良好的推广价值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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