智能洗车机及其系统技术方案

公开了一种智能洗车机及其系统。其首先通过摄像头采集待洗车辆的外观监控图像，接着，对所述外观监控图像进行图像特征分析以得到车辆外观特征，然后，基于所述车辆外观特征，确定推荐的汽车程序的类型标签。这样，可以基于车辆的外观特征自动选择最适合的洗车程序和清洗剂，以提供更精确、高效和个性化的洗车服务。务。务。

【技术实现步骤摘要】
智能洗车机及其系统


[0001]本公开涉及洗车机领域，且更为具体地，涉及一种智能洗车机及其系统。

技术介绍

[0002]洗车机是一种自动化设备，用于清洗和护理汽车的外观。洗车机利用先进的技术和自动化系统，能够提供更快速、高效和一致的洗车服务。
[0003]传统洗车机通常采用固定的洗车程序和清洗剂，无法根据车辆的具体情况和需求进行个性化调整，导致不同类型的车辆可能得到相同的洗车处理，无法提供针对性的清洗和护理。并且，传统洗车机使用固定的清洗方式，无法根据车辆的污渍程度和外观进行调整。这导致在清洗过程中，车辆的某些区域可能无法得到充分清洗，或者清洗过度造成损伤，这种清洗方式会造成清洗效果的不一致，无法满足用户的期望。
[0004]因此，期望一种智能洗车机。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本公开提出了一种智能洗车机及其系统，其可以通过摄像头采集车辆的外观监控图像，并在后端引入图像处理和分析算法来进行车辆外观监控图像的分析以对于车辆的外观特征进行识别检测。
[0006]根据本公开的一方面，提供了一种智能洗车机的系统，其特征在于，包括：
[0007]车辆外观图像采集模块，用于通过摄像头采集待洗车辆的外观监控图像；
[0008]车辆外观特征分析模块，用于对所述外观监控图像进行图像特征分析以得到车辆外观特征；以及
[0009]汽车程序推荐模块，用于基于所述车辆外观特征，确定推荐的汽车程序的类型标签。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种智能洗车机，其中，所述智能洗车机以前所述的智能洗车机的系统运行。
[0011]根据本公开的实施例，其首先通过摄像头采集待洗车辆的外观监控图像，接着，对所述外观监控图像进行图像特征分析以得到车辆外观特征，然后，基于所述车辆外观特征，确定推荐的汽车程序的类型标签。这样，可以基于车辆的外观特征自动选择最适合的洗车程序和清洗剂，以提供更精确、高效和个性化的洗车服务。
[0012]根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
[0013]包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
[0014]图1示出根据本公开的实施例的智能洗车机的系统的框图。
[0015]图2示出根据本公开的实施例的智能洗车机的系统中所述车辆外观特征分析模块的框图。
[0016]图3示出根据本公开的实施例的智能洗车机的系统中所述车辆外观图像特征提取单元的框图。
[0017]图4示出根据本公开的实施例的智能洗车机的方法的流程图。
[0018]图5示出根据本公开的实施例的智能洗车机的方法的架构示意图。
[0019]图6示出根据本公开的实施例的智能洗车机的系统的应用场景图。
具体实施方式
[0020]下面将结合附图对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显而易见地，所描述的实施例仅仅是本公开的部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，也属于本公开保护的范围。
[0021]如本公开和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
[0022]以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0023]另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
[0024]针对上述技术问题，本公开的技术构思为通过摄像头采集车辆的外观监控图像，并在后端引入图像处理和分析算法来进行车辆外观监控图像的分析以对于车辆的外观特征进行识别检测，例如车辆的车型、颜色和污渍程度等。进而，基于车辆的外观特征自动选择最适合的洗车程序和清洗剂，以提供更精确、高效和个性化的洗车服务。这样，可以提高洗车效果的一致性和质量，提升用户体验。
[0025]具体地，图1示出根据本公开的实施例的智能洗车机的系统的框图示意图。如图1所示，根据本公开实施例的智能洗车机的系统100，包括：车辆外观图像采集模块110，用于通过摄像头采集待洗车辆的外观监控图像；车辆外观特征分析模块120，用于对所述外观监控图像进行图像特征分析以得到车辆外观特征；以及，汽车程序推荐模块130，用于基于所述车辆外观特征，确定推荐的汽车程序的类型标签。
[0026]相应地，在本公开的技术方案中，首先，获取由摄像头采集的待洗车辆的外观监控图像。应可以理解，在进行车辆的外观特征检测和分析时，图像中的背景会对于车辆的车型、颜色和污渍程度等信息的捕捉和识别产生影响。并且，在所述外观监控图像中，还可能会存在各种类型的噪声干扰，如摄像头设备噪声、环境光线变化引起的噪点等。因此，在本公开的技术方案中，在特征提取前需要对所述外观监控图像进行双边滤波处理以得到预处理后外观监控图像。应可以理解，双边滤波是一种非线性滤波方法，它考虑了像素之间的空
间距离和灰度值相似性。与传统的线性滤波方法相比，双边滤波能够可以有效地减少噪声和背景干扰的影响，以提高图像的清晰度和质量的同时，能够更好地保留图像中的边缘信息。在所述外观监控图像中，车辆的边缘信息对于识别和分析车辆外观特征非常重要。
[0027]然后，使用在图像的隐含特征提取方面具有优异表现的基于卷积神经网络模型的特征提取器来进行所述预处理后外观监控图像的特征挖掘。特别地，考虑到在实际进行所述车辆外观特征识别检测时，为了能够更为充分地捕捉到有关于车辆的车型、颜色和污渍程度等特征信息，以此来优化洗车效果，需要更加关注于车辆外观的颜色、边缘和纹理等特征信息，这些特征信息对于车辆的外观检测极为重要。因此，在本公开的技术方案中，进一步将所述预处理后外观监控图像通过基于金字塔网络的图像多尺度特征提取器以得到车辆外观浅层特征图、车辆外观中层特征图和车辆外观深层特征图。通过多层级特征提取的方法，可以逐渐提取出所述待洗车辆的外观监控图像中有关于车辆外观的不同层次的特征信息，从而更全面地理解和表示所述待洗车的车辆外观特征信息。
[0028]进一步地，在分别得到所述外观监控图像中有关于车辆外观的浅层特征、中层特征和深层特征信息后，需要将所述车辆外观浅层特征图、所述车辆外观中层特征图和所述车辆外观深层特征图进行融合，以保留图像中的多层次信息来进行车辆外观的检测识别。特别地，为了不过多增本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能洗车机的系统，其特征在于，包括：车辆外观图像采集模块，用于通过摄像头采集待洗车辆的外观监控图像；车辆外观特征分析模块，用于对所述外观监控图像进行图像特征分析以得到车辆外观特征；以及汽车程序推荐模块，用于基于所述车辆外观特征，确定推荐的汽车程序的类型标签。2.根据权利要求1所述的智能洗车机的系统，其特征在于，所述车辆外观特征分析模块，包括：图像增强单元，用于对所述外观监控图像进行图像增强处理以得到预处理后外观监控图像；以及车辆外观图像特征提取单元，用于对所述预处理后外观监控图像进行图像特征提取以得到所述车辆外观特征。3.根据权利要求2所述的智能洗车机的系统，其特征在于，所述图像增强单元，进一步用于：对所述外观监控图像进行双边滤波处理以得到预处理后外观监控图像。4.根据权利要求3所述的智能洗车机的系统，其特征在于，所述车辆外观图像特征提取单元，包括：车辆外观多尺度特征提取子单元，用于通过基于深度神经网络模型的图像多尺度特征提取器对所述预处理后外观监控图像进行图像特征提取以得到车辆外观浅层特征图、车辆外观中层特征图和车辆外观深层特征图；多尺度特征融合子单元，用于通过自适应融合模块来融合所述车辆外观浅层特征图、所述车辆外观中层特征图和所述车辆外观深层特征图以得到车辆多尺度特征图；以及全局感知子单元，用于对所述车辆多尺度特征图进行全局感知特征强化以得到车辆多尺度全局特征图作为所述车辆外观特征。5.根据权利要求4所述的智能洗车机的系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为金字塔网络。6.根据权利要求5所述的智能洗车机的系统，其特征在于，所述全局感知子单元，进一步用于：将所述车辆多尺度特征图通过非局部神经网络模型以得到所述车辆多尺度全局特征图...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨义先，
申请(专利权)人：杭州宸悦智能工程有限公司，
类型：发明
国别省市：