【技術實現步驟摘要】
本說明書實施例涉及智能監管，尤其是一種質押車輛監管方法、系統、裝置和計算機設備。
技術介紹
1、隨著計算機技術的不斷發展，如今越來越多的傳統監管方式采用數字化的手段。例如，在汽車質押監管的場景中，構建了汽車質押監管系統，通過對車輛入庫、車輛日常盤庫、車輛釋放出庫、車輛移庫等業務操作進行系統記賬方式，實現對質押汽車的數字化監管。監管系統可采取多系統對接方式，例如對接銀行系統、物流公司系統，從而實現線上系統信息快速傳遞，減少人工的導出導入工作。線下監管則采用布控攝像頭的方式，對場地進行監控，當出現異常情況后，人工調取監控錄像進行排查。此外，還可以采用rfid標簽的方式對車輛進行盤庫，在一定程度上也起到提升盤庫效率的作用。
2、但上述對質押車輛的監管方法仍存在著一定的缺陷：例如在車輛盤庫時，仍需監管員人工手持設備進行線下實車盤庫，當車輛數目較大的時候，將加重監管員工作負擔，盤庫周期也隨之增大；存在監管力度不夠的問題時的對于不規范行為難以防范，例如在本次人工盤庫后至下一次盤庫開始前的這段時間內，若將質押車輛駛離監管倉庫，而未能及時發現車輛異常情況，將導致資產丟失。
3、有鑒于此，本說明書實施例旨在提供一種質押車輛監管方法、系統、裝置和計算機設備。
技術實現思路
1、針對現有技術的上述問題，本說明書實施例的目的在于，提供一種質押車輛監管方法、系統、裝置和計算機設備，以解決現有技術中對質押車輛監管效率和力度較低的問題。
2、為了解決上述技術問題，本說明書實施
3、第一方面，本說明書實施例提供一種質押車輛監管方法，包括：
4、獲取無人機攝像頭采集的倉庫內存放的質押車輛的圖像數據；
5、將所述圖像數據輸入至預先訓練好的車輛檢測模型中，得到所述車輛檢測模型輸出的所述質押車輛的數量信息；
6、獲取物聯網關設備采集的所述質押車輛的車架號信息，所述物聯網關設備集成在所述無人機上且與所述質押車輛上預安裝的物聯設備通信連接；
7、將所述質押車輛的數量信息和所述車架號信息分別與預先存儲的質押車輛信息進行比對；
8、根據比對結果，生成報警信息并反饋至監管員。
9、具體地，在將所述圖像數據輸入至預先訓練好的車輛檢測模型之前，所述方法還包括：
10、對所述圖像數據進行拼接處理。
11、進一步地，對所述圖像數據進行拼接處理，包括：
12、根據所述圖像數據中各圖像幀的采集時間，對各所述圖像幀進行排序；
13、利用特征點算法對各所述圖像幀進行特征點檢測，得到各所述圖像幀的特征點；
14、基于所述特征點對采集時間相鄰的任意兩個圖像幀進行特征點匹配，得到匹配成功的特征點對；
15、根據所述特征點對，對所述采集時間相鄰的任意兩個圖像幀進行拼接，得到拼接后的圖像數據。
16、更進一步地，基于所述特征點對采集時間相鄰的任意兩個圖像幀進行特征點匹配，得到匹配成功的特征點對，包括：
17、計算所述采集時間相鄰的任意兩個圖像幀中的一個圖像幀中任意一個特征點，與所述采集時間相鄰的任意兩個圖像幀中另一個圖像幀中各特征點間的距離；
18、確定另一個圖像幀中與所述任意一個特征點距離最近的第一特征點；
19、判斷所述第一特征點與所述任意一個特征點間的距離是否小于預設距離閾值；
20、若是，則確定另一個圖像幀中與所述任意一個特征點距離次近的第二特征點，并根據計算所述第一特征點與所述第二特征點間的距離系數；
21、判斷所述距離系數是否小于預設的距離系數閾值；
22、若是，則確定所述第一特征點與所述任意一個特征點構成特征點對；
23、否則，則確定所述另一個圖像幀中不存在與所述任意一個特征點匹配的特征點。
24、具體地，根據所述特征點對，對所述采集時間相鄰的任意兩個圖像幀進行拼接，得到拼接后的圖像數據，包括：
25、根據所述特征點對，確定所述采集時間相鄰的任意兩個圖像幀間的單應性矩陣；
26、根據所述單應性矩陣，對所述采集時間相鄰的任意兩個圖像幀進行拼接，得到拼接后的圖像數據。
27、具體地，所述車輛檢測模型通過如下步驟訓練得到：
28、獲取車輛圖像訓練數據，對所述車輛圖像訓練數據中的車輛進行標注；
29、將所述車輛圖像訓練數據輸入至初始的車輛檢測模型中，得到所述初始的車輛檢測模型對所述車輛圖像訓練數據中車輛的識別結果；
30、根據標注結果和所述識別結果對所述初始的車輛檢測模型進行迭代訓練，直至所述初始的車輛檢測模型對車輛的識別率達到預設的識別率閾值或達到預設的迭代訓練次數，得到訓練完成的車輛檢測模型。
31、優選地，所述方法還包括：
32、獲取目標車輛和預先劃定的電子圍欄；
33、根據所述車架號信息，確定所述目標車輛所在圖像幀在所述圖像數據中的位置；
34、根據所述目標車輛所在圖像幀在所述圖像數據中的位置，確定所述目標車輛在所述倉庫中的存放位置；
35、根據車輛在倉庫中的存放位置，判斷所述存放位置是否位于所述電子圍欄中；
36、若否，則生成報警信息并反饋至監管員。
37、進一步地，根據比對結果，生成報警信息并反饋至監管員，包括：
38、判斷所述數量信息與所述質押車輛信息中的車輛數量的比對結果是否為一致；
39、若一致，則判斷所述車架號信息與所述質押車輛信息中的各車輛車架號的比對結果是否一致；
40、若是，則判定所述質押車輛未出現異常；
41、否則，則生成所述報警信息并反饋至監管員。
42、第二方面，本說明書實施例提供一站質押車輛監管系統，包括：
43、無人機，所述無人機上配置有攝像頭，所述攝像頭用于采集倉庫內存放的質押車輛的圖像數據；
44、物聯網關設備，所述物聯網關設備集成在所述無人機上，用于與質押車輛上預安裝的物聯設備通信連接以采集質押車輛的車架號信息；
45、監管系統，與所述無人機和所述物聯網關設備相連，用于根據所述無人機反饋的圖像數據、所述物聯網關設備反饋的車架號信息和如上述技術方案提供的一種質押車輛監管方法對倉庫內存放的質押車輛進行監管。
46、第三方面，本說明書實施例提供一種質押車輛監管裝置，包括：
47、第一獲取模塊，用于獲取無人機攝像頭采集的倉庫內存放的質押車輛的圖像數據；
48、輸入模塊，用于將所述圖像數據輸入至預先訓練好的車輛檢測模型中，得到所述車輛檢測模型輸出的所述質押車輛的數量信息；
49、第二獲取模塊，用于獲取物聯網關設備采集的所述質押車輛的車架號信息，所述物聯網關設備集成在所述無人機上且與所述質押車輛上預安裝的物聯設備通信連接；
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【技術保護點】
1.一種質押車輛監管方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述圖像數據輸入至預先訓練好的車輛檢測模型之前，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述圖像數據進行拼接處理，進一步包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述特征點對采集時間相鄰的任意兩個圖像幀進行特征點匹配，得到匹配成功的特征點對，進一步包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述特征點對，對所述采集時間相鄰的任意兩個圖像幀進行拼接，得到拼接后的圖像數據，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述車輛檢測模型通過如下步驟訓練得到：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據比對結果，生成報警信息并反饋至監管員，進一步為：
9.一種質押車輛監管系統，其特征在于，所述系統包括：
10.一種質押車輛監管裝置，其特征在于，包括：
11.一種計算機設
12.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至8任意一項所述的方法。
13.一種計算機程序產品，其特征在于，包括至少一條指令或至少一段程序，所述至少一條指令或所述至少一段程序由處理器加載并執行以實現如權利要求1至8任意一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種質押車輛監管方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述圖像數據輸入至預先訓練好的車輛檢測模型之前，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述圖像數據進行拼接處理，進一步包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述特征點對采集時間相鄰的任意兩個圖像幀進行特征點匹配，得到匹配成功的特征點對，進一步包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述特征點對，對所述采集時間相鄰的任意兩個圖像幀進行拼接，得到拼接后的圖像數據，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述車輛檢測模型通過如下步驟訓練得到：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：劉曉穎，張佳銘，鄒華，柯瑪琦，朱佳寶，謝柳，葉恒太，郭林海，馮文亮，
申請(專利權)人：上海浦東發展銀行股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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