本公開涉及計(jì)算機(jī)處理，尤其涉及一種車輛缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車行業(yè)的不斷發(fā)展，二手車業(yè)務(wù)逐漸形成了規(guī)模化的發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)也帶來了一系列挑戰(zhàn)。

2、針對(duì)二手車業(yè)務(wù)的車況檢測(cè)，現(xiàn)有的方案是采用人工檢測(cè)的方式對(duì)包括外觀在內(nèi)的整體車況進(jìn)行評(píng)估。雖然該方案能夠滿足現(xiàn)有的二手車車況檢測(cè)需求，但由于存在較大的時(shí)間投入和人力成本，整體檢測(cè)效率較低，且人工判定存在大量錯(cuò)檢和漏檢的現(xiàn)象。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本公開實(shí)施例提供了一種車輛缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，提升了車輛的車況檢測(cè)效果和檢測(cè)效率，避免錯(cuò)檢和漏檢。

2、第一方面，本公開實(shí)施例提供一種車輛缺陷檢測(cè)方法，包括：

3、接收客戶端傳輸?shù)囊曨l流數(shù)據(jù)；其中，所述視頻流數(shù)據(jù)為針對(duì)待檢測(cè)車輛采集得到；

4、利用車輛缺陷檢測(cè)模型對(duì)所述視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛缺陷檢測(cè)，得到缺陷檢測(cè)結(jié)果。

5、一種可選的實(shí)施方式中，所述缺陷檢測(cè)結(jié)果包括缺陷位置信息，所述車輛缺陷檢測(cè)模型包括缺陷位置檢測(cè)模型，所述利用車輛缺陷檢測(cè)模型對(duì)所述視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛缺陷檢測(cè)，得到缺陷檢測(cè)結(jié)果，包括：

6、將所述視頻流數(shù)據(jù)中的第一視頻幀輸入至所述缺陷位置檢測(cè)模型中，經(jīng)過所述缺陷位置檢測(cè)模型處理后，得到所述第一視頻幀對(duì)應(yīng)的缺陷位置信息。

7、一種可選的實(shí)施方式中，所述缺陷檢測(cè)結(jié)果包括缺陷類別信息，所述車輛缺陷檢測(cè)模型還包括缺陷類別檢測(cè)模型，所述將所述視頻流數(shù)據(jù)中的第一視頻幀輸入至所述缺陷位置檢測(cè)模型中，經(jīng)過所述缺陷位置檢測(cè)模型處理后，得到所述第一視頻幀對(duì)應(yīng)的缺陷位置信息之后，還包括：

8、基于所述缺陷位置信息，從所述第一視頻幀中確定缺陷區(qū)域圖像；

9、利用所述缺陷類別檢測(cè)模型對(duì)所述缺陷區(qū)域圖像進(jìn)行缺陷類別檢測(cè)，得到所述缺陷區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的缺陷類別信息。

10、一種可選的實(shí)施方式中，所述缺陷檢測(cè)結(jié)果包括缺陷部件信息，所述車輛缺陷檢測(cè)模型還包括缺陷部件檢測(cè)模型，所述基于所述缺陷位置信息，從所述第一視頻幀中確定缺陷區(qū)域圖像之后，還包括：

11、利用所述缺陷部件檢測(cè)模型對(duì)所述缺陷區(qū)域圖像進(jìn)行車輛部件識(shí)別，得到所述缺陷區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的缺陷部件信息；其中，所述缺陷部件信息用于表征存在缺陷的車輛部件。

12、一種可選的實(shí)施方式中，所述方法還包括：

13、將所述第一視頻幀對(duì)應(yīng)的缺陷類別信息和/或缺陷部件信息，以及所述第一視頻幀對(duì)應(yīng)的缺陷位置信息傳輸至所述客戶端；其中，所述缺陷位置信息用于在所述客戶端的視頻流采集頁面上標(biāo)記車輛缺陷。

14、一種可選的實(shí)施方式中，所述方法還包括：

15、如果基于所述缺陷檢測(cè)結(jié)果確定所述視頻流數(shù)據(jù)中的第三視頻幀上存在車輛缺陷，則對(duì)所述車輛缺陷的移動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到所述車輛缺陷的預(yù)測(cè)軌跡；

16、在獲取到目標(biāo)視頻幀序列對(duì)應(yīng)的缺陷真實(shí)移動(dòng)軌跡后，確定所述缺陷真實(shí)移動(dòng)軌跡與所述預(yù)測(cè)軌跡的匹配度；其中，所述目標(biāo)視頻幀序列包括所述視頻流數(shù)據(jù)中處于所述第三視頻幀之后的連續(xù)多個(gè)視頻幀；

17、如果確定所述缺陷真實(shí)移動(dòng)軌跡與所述預(yù)測(cè)軌跡的匹配度大于設(shè)定匹配度，則將所述第三視頻幀對(duì)應(yīng)的缺陷檢測(cè)結(jié)果，確定為所述目標(biāo)視頻幀序列對(duì)應(yīng)的缺陷檢測(cè)結(jié)果。

18、一種可選的實(shí)施方式中，所述方法還包括：

19、利用車輛方位識(shí)別模型對(duì)所述視頻流數(shù)據(jù)中的第二視頻幀進(jìn)行車輛方位識(shí)別，得到所述第二視頻幀對(duì)應(yīng)的方位識(shí)別結(jié)果；其中，所述方位識(shí)別結(jié)果用于表征所述第二視頻幀是否屬于任一方位標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)方位圖像。

20、若所述第二視頻幀對(duì)應(yīng)的方位識(shí)別結(jié)果包括方位標(biāo)識(shí)，則將所述第二視頻幀以及所述第二視頻幀所屬的方位標(biāo)識(shí)傳輸至所述客戶端；其中，所述客戶端用于基于所述方位標(biāo)識(shí)展示所述第二視頻。

21、一種可選的實(shí)施方式中，所述利用所述缺陷類別檢測(cè)模型對(duì)所述缺陷區(qū)域圖像進(jìn)行缺陷類別檢測(cè)，得到所述缺陷區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的缺陷類別信息之前，還包括：

22、對(duì)第一缺陷樣本集合中的預(yù)設(shè)比例的缺陷圖像樣本進(jìn)行圖像質(zhì)量壓縮，得到第二缺陷樣本集合；其中，所述預(yù)設(shè)比例為從預(yù)設(shè)比例范圍中確定；

23、對(duì)所述第二缺陷樣本集合中的缺陷圖像樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，得到第三缺陷樣本集合；

24、利用所述第三缺陷樣本集合中的缺陷圖像樣本，對(duì)缺陷類別檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到經(jīng)過訓(xùn)練的缺陷類別檢測(cè)模型。

25、第二方面，本公開實(shí)施例提供一種車輛缺陷檢測(cè)裝置，包括：

26、視頻流數(shù)據(jù)接收模塊，用于接收客戶端傳輸?shù)囊曨l流數(shù)據(jù)；其中，所述視頻流數(shù)據(jù)為針對(duì)待檢測(cè)車輛采集得到；

27、車輛缺陷檢測(cè)模塊，用于利用車輛缺陷檢測(cè)模型對(duì)所述視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛缺陷檢測(cè)，得到缺陷檢測(cè)結(jié)果。

28、第三方面，本公開實(shí)施例提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：

29、一個(gè)或多個(gè)處理器；

30、存儲(chǔ)裝置，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序；

31、當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)如上述第一方面中任一項(xiàng)所述的車輛缺陷檢測(cè)方法。

32、第四方面，本公開實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一方面中任一項(xiàng)所述的車輛檢測(cè)方法。

33、本公開實(shí)施例提供了一種車輛缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，所述方法包括：首先，接收客戶端傳輸?shù)囊曨l流數(shù)據(jù)；其中，所述視頻流數(shù)據(jù)為針對(duì)待檢測(cè)車輛采集得到，然后，利用車輛缺陷檢測(cè)模型對(duì)所述視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛缺陷檢測(cè)，得到缺陷檢測(cè)結(jié)果。本公開實(shí)施例通過車輛缺陷檢測(cè)模型對(duì)接收到的視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，得到缺陷檢測(cè)結(jié)果，提升了車輛的車況檢測(cè)效果和檢測(cè)效率，避免錯(cuò)檢和漏檢。

技術(shù)特征：

1.一種車輛缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷檢測(cè)結(jié)果包括缺陷位置信息，所述車輛缺陷檢測(cè)模型包括缺陷位置檢測(cè)模型，所述利用車輛缺陷檢測(cè)模型對(duì)所述視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛缺陷檢測(cè)，得到缺陷檢測(cè)結(jié)果，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷檢測(cè)結(jié)果包括缺陷類別信息，所述車輛缺陷檢測(cè)模型還包括缺陷類別檢測(cè)模型，所述將所述視頻流數(shù)據(jù)中的第一視頻幀輸入至所述缺陷位置檢測(cè)模型中，經(jīng)過所述缺陷位置檢測(cè)模型處理后，得到所述第一視頻幀對(duì)應(yīng)的缺陷位置信息之后，還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述缺陷檢測(cè)結(jié)果包括缺陷部件信息，所述車輛缺陷檢測(cè)模型還包括缺陷部件檢測(cè)模型，所述基于所述缺陷位置信息，從所述第一視頻幀中確定缺陷區(qū)域圖像之后，還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2-4中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述缺陷類別檢測(cè)模型對(duì)所述缺陷區(qū)域圖像進(jìn)行缺陷類別檢測(cè)，得到所述缺陷區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的缺陷類別信息之前，還包括：

9.一種車輛缺陷檢測(cè)裝置，其特征在于，包括：

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括：

11.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-8中任一項(xiàng)所述的車輛缺陷檢測(cè)方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開涉及一種車輛缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：首先，接收客戶端傳輸?shù)囊曨l流數(shù)據(jù)；其中，所述視頻流數(shù)據(jù)為針對(duì)待檢測(cè)車輛采集得到，然后，利用車輛缺陷檢測(cè)模型對(duì)所述視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛缺陷檢測(cè)，得到缺陷檢測(cè)結(jié)果。本公開實(shí)施例通過車輛缺陷檢測(cè)模型對(duì)接收到的視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，得到缺陷檢測(cè)結(jié)果，提升了車輛的車況檢測(cè)效果和檢測(cè)效率，避免錯(cuò)檢和漏檢。

技術(shù)研發(fā)人員：郭小洋,毛永波,韋曉全
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京懂車族科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6