(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210161446.7 (22)申请日 2022.02.22 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114219806 A (43)申请公布日 2022.03.22 (73)专利权人 成都数联云算科技有限公司 地址 610000 四川省成 都市高新区吉泰五 路88号3栋5层8号、 9号 (72)发明人 不公告发明人 　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 代理人 王志 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/44(2022.01) (56)对比文件 CN 103745475 A,2014.04.23 CN 104732 207 A,2015.0 6.24 CN 108257171 A,2018.07.0 6 CN 110866332 A,2020.0 3.06 CN 10754524 4 A,2018.01.0 5CN 113537167 A,2021.10.2 2 CN 113920117 A,202 2.01.11 CN 107301636 A,2017.10.27 CN 108109137 A,2018.0 6.01 EP 2770322 A1,2014.08.27 WO 2020042800 A1,2020.0 3.05 CN 112288693 A,2021.01.2 9 CN 102162797 A,201 1.08.24 CN 110349199 A,2019.10.18 CN 111862037 A,2020.10.3 0 CN 103034850 A,2013.04.10 US 201615 0138 A1,2016.0 5.26 CN 112330600 A,2021.02.0 5 黄辉 等.基 于机器视觉的汽车 车灯螺丝装 配缺失检测系统设计. 《数码设计》 .2017, 袁正 等.基 于机器视觉的发动机热端螺纹 缺失检测方法. 《软件导刊》 .2020,第19卷(第8 期), 周鼎贺 等.基 于机器视觉的汽车零件涂装 缺陷检测方法. 《电镀与涂 饰》 .2021,第40卷(第 16期), (续) 审查员 黄文琪 (54)发明名称 一种汽车雷达检测方法、 装置、 设备、 介质及 产品 (57)摘要 本申请公开了一种汽车雷达检测方法、 装 置、 设备、 介质及产品， 该方法包括： 获取待检测 图像， 所述待检测图像中包括第一bbox包围框， 所述第一bbox包围框包括参考部件所在区域； 基 于所述第一bbox包围框和相对位置信息， 获得包 含待检测区域的局部图像； 其中， 所述相对位置 信息为所述第一bbox包围框的中心坐标与所述 待检测区域的中心坐标的相对距离； 对所述局部 图像中各区域进行轮廓提取， 获得所述局部图像 的闭合区域轮廓以及所述闭合区域轮廓的边界 像素点； 遍历所述闭合区域轮廓的边界像素点，获得所述闭合区域轮廓的圆度值； 根据所述闭合 区域轮廓的圆度值， 判断所述局部图像中是否含 有雷达。 解决了现有检测技术容易出现漏检误检 的技术问题。 [转续页] 权利要求书3页 说明书12页 附图6页 CN 114219806 B 2022.04.22 CN 114219806 B (56)对比文件 Hendawan Soebhakti 等.Automatic Optical I nspection to Detect Mis sing Components in Surface Mount As semblies. 《https://p2m.polibatam.ac.id/wp- content/ uploads/2014/ 01/hendawan.pdf》 .2014, Muhammad Azmi Ayub 等.I n-line inspection of roundnes s using machine vision. 《Procedia Tec hnology》 .2014, Wang Liqun 等.Researc h on Vehicle Parts Defect Detecti on Based o n Deep Learning. 《Journal of Physics: Co nference Series》 .2019, Qinbang Zhou 等.An Automatic Surface Defect I nspection System for Automobi les Using Machine Vision Methods. 《sensors》 .2019,2/2 页 2[接上页] CN 114219806 B1.一种汽车 雷达检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检测图像， 所述待检测图像中包括第一bbox包围框， 所述第一bbox包围框包括 参考部件所在区域； 基于所述第一bbox包围框和相对位置信息， 获得包含待检测区域的局部图像； 其中， 所 述相对位置信息为所述第一bbox包围框的中心坐标与所述待检测区域的中心坐标的相对 距离； 对所述局部图像中各区域进行轮廓 提取， 获得所述局部图像的闭合区域轮廓以及所述 闭合区域轮廓的边界像素点； 遍历所述闭合区域轮廓的边界像素点， 获得 所述闭合区域轮廓的圆度值； 根据所述闭合区域轮廓的圆度值， 判断所述局部图像中是否含有雷达 。 2.根据权利要求1所述汽车雷达检测方法， 其特征在于， 所述基于所述第一bbox包围框 和相对位置信息， 获得包 含待检测区域的局部图像的步骤， 包括： 基于所述第一b box包围框和相对位置信息， 获得 所述待检测区域的中心坐标； 基于所述待检测区域的中心坐标， 获得 所述包含待检测区域的局部图像。 3.根据权利要求2所述汽车雷达检测方法， 其特征在于， 所述基于所述待检测区域的中 心坐标， 获得 所述包含待检测区域的局部图像的步骤， 包括： 基于所述待检测区域的中心坐标， 对所述待检测区域的中心坐标设置偏置项， 以获得 所述包含待检测区域的局部图像。 4.根据权利要求1所述汽车雷达检测方法， 其特征在于， 所述对所述局部图像中各区域 进行轮廓提取， 获得所述局部图像的闭合区域轮廓以及所述闭合区域轮廓的边界像素点的 步骤， 包括： 对所述局部图像进行二 值化处理， 获得黑白图像； 基于所述黑白图像， 获得所述局部图像的闭合区域轮廓以及所述闭合 区域轮廓的边界 像素点。 5.根据权利要求4所述汽车雷达检测方法， 其特征在于， 所述基于所述黑 白图像， 获得 所述局部图像的闭合区域轮廓以及所述闭合区域轮廓的边界像素点的步骤， 包括： 对所述黑白图像进行像素膨胀处理， 获得所述局部图像的闭合 区域轮廓以及所述闭合 区域轮廓的边界像素点。 6.根据权利要求1所述汽车雷达检测方法， 其特征在于， 所述遍历所述闭合区域轮廓的 边界像素点， 获得 所述闭合区域轮廓的圆度值的步骤， 包括： 基于所述局部图像的闭合区域轮廓， 获得 所述闭合区域轮廓的最小外 接圆； 基于所述闭合区域轮廓的边界像素点和所述闭合 区域轮廓的最小外接圆， 获得所述边 界像素点与所述 最小外接圆圆心的距离； 基于所述边界像素点与所述最小外接圆圆心的距离， 获得所述闭合区域轮廓的圆度 值。 7.根据权利要求6所述汽车雷达检测方法， 其特征在于， 所述基于所述边界像素点与 所 述最小外接圆圆心的距离， 获得 所述闭合区域轮廓的圆度值的步骤， 包括： 基于所述边界像素点与所述最小外接圆圆心的距离， 获得所述边界像素点中各像素点 与所述最小外接圆圆心的平均距离；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114219806 B 3