技术特征：
1.一种车辆防剐蹭方法，其特征在于，包括：获取车辆区域的多张图像；对所述多张图像中的目标车辆进行边缘检测，生成车辆边缘信息；当所述多张图像中存在人物时，检测所述人物的关键点信息；根据所述车辆边缘信息和所述关键点信息确定所述目标车辆是否被剐蹭，若是，则进行提醒。2.如权利要求1所述的车辆防剐蹭方法，其特征在于，所述获取车辆区域的多张图像的步骤包括：检测所述车辆区域是否出现移动物体；若是，则对所述车辆区域进行连拍，以获取所述车辆区域的多张图像。3.如权利要求1所述的车辆防剐蹭方法，其特征在于，所述对所述多张图像中的目标车辆进行边缘检测的步骤包括：对所述多张图像进行预处理；将所述预处理后的多张图像输入车辆边缘特征检测模型，以生成车辆边缘信息。4.如权利要求3所述的车辆防剐蹭方法，其特征在于，所述对所述多张图像进行预处理的步骤包括：将所述图像分割为n个区域，并赋予不同区域对应的权重值，根据所述权重值计算通道矫正系数u、v，以及图像中的红色通道r值r
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；提取所述图像的全局特征图和局部特征图，并根据所述r值、全局特征图以及局部特征图通过以下公式进行图像融合：其中，f为融合特征图，c为融合特征图的通道数，c’全局特征图以及局部特征图的通道数，b为偏置值，w为全局特征图的权重值，w’为局部特征图的权重值，σ为relu激活函数，s为步长，x和y分别为全局特征图对应的像素点横坐标和纵坐标。5.如权利要求3所述的车辆防剐蹭方法，其特征在于，所述车辆边缘特征检测模型的训练过程包括：获取多张车辆图像作为样本图像，并将所述多张车辆图像中的车辆刮蹭结果作为标签信息；根据所述样本图像和对应的标签信息构建训练集；将所述训练集输入初始网络模型进行迭代训练，并计算所述网络模型的损失值；当所述损失值小于预设值时，确定输出的模型为所述车辆边缘特征检测模型。6.如权利要求1所述的车辆防剐蹭方法，其特征在于，所述检测所述人物的关键点信息的步骤包括：提取所述多张图像中的人体骨骼点特征，并根据所述人体骨骼点特征确定所述人物的手部坐标；根据所述手部坐标截图手部区域图像，并在所述手部区域图像当中检测预设物品。
7.如权利要求1所述的车辆防剐蹭方法，其特征在于，在所述检测所述人物的关键点信息之前，所述方法还包括：获取所述多张图像中存在人物的人脸特征信息，并根据所述人脸特征信息进行身份识别；根据所述身份识别结果检测所述人物的关键点信息。8.一种车辆防剐蹭装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取车辆区域的多张图像；第一检测模块，用于对所述多张图像中的目标车辆进行边缘检测，生成车辆边缘信息；第二检测模块，用于当所述多张图像中存在人物时，检测所述人物的关键点信息；提醒模块，用于根据所述车辆边缘信息和所述关键点信息确定所述目标车辆是否被剐蹭，若是，则进行提醒。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，执行如权利要求1-7任一项所述的车辆防剐蹭方法中的步骤。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行如权利要求1-7任一项所述的车辆防剐蹭方法中的步骤。
技术总结
本发明实施例公开了一种车辆防剐蹭方法、装置、电子设备及存储介质。该方案可以获取车辆区域的多张图像，对多张图像中的目标车辆进行边缘检测，生成车辆边缘信息，当多张图像中存在人物时，检测人物的关键点信息，根据车辆边缘信息和关键点信息确定目标车辆是否被剐蹭，若是，则进行提醒。本申请实施例通过对图像进行车辆的边缘检测以及人物的关键点检测，可以在车辆发生剐蹭时实时捕捉画面，并且对车主进行提醒，从而避免或减少汽车被剐蹭带来的损失。失。失。
技术研发人员：王子镜 周有喜
受保护的技术使用者：新疆爱华盈通信息技术有限公司
技术研发日：2022.03.30
技术公布日：2022/6/28