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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种车辆清洁度检测方法、装置和计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115205615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210593768.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种车辆清洁度检测方法、装置和计算机可读存储介质是由余言勋;黄宇设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆清洁度检测方法、装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车辆清洁度检测方法、装置和计算机可读存储介质，该车辆清洁度检测方法包括：获取待检测车辆图像；对待检测车辆图像进行分割，得到多个车辆部件图像，车辆部件图像为待检测车辆图像中车辆的关键部件所在的图像；采用清洁度识别模型中的特征提取模型对车辆部件图像进行特征提取，得到全局特征和局部特征；采用清洁度识别模型中的清洁度预测模型对全局特征和局部特征进行融合得到融合特征，并对融合特征进行预测，得到每个车辆部件图像的清洁度评分。通过上述方式，本申请能够提高车辆清洁度检测的精度。

本发明授权一种车辆清洁度检测方法、装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆清洁度检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测车辆图像； 对所述待检测车辆图像进行分割，得到多个车辆部件图像，所述车辆部件图像为所述待检测车辆图像中车辆的关键部件所在的图像； 采用清洁度识别模型中的特征提取模型对所述车辆部件图像进行特征提取，得到全局特征和局部特征，所述全局特征为所述车辆部件图像中车辆的语义特征，所述局部特征为所述车辆部件图像中局部区域的细节特征； 采用所述清洁度识别模型中的清洁度预测模型对所述全局特征和所述局部特征进行融合得到融合特征，并对所述融合特征进行预测，得到每个所述车辆部件图像的清洁度评分； 其中，所述清洁度识别模型的训练包括： 获取车辆清洁度训练集，所述车辆清洁度训练集包括车辆部件样本图像以及所述车辆部件样本图像对应的标签值； 采用所述清洁度识别模型对所述车辆部件样本图像进行处理，得到清洁度预测评分； 对所述清洁度预测评分与对应的标签值进行计算，得到训练损失； 基于所述训练损失，判断所述清洁度识别模型是否满足训练结束条件，若否，则调整所述清洁度识别模型的模型参数，并返回所述采用所述清洁度识别模型对所述车辆部件样本图像进行处理的步骤，直至所述清洁度识别模型满足所述训练结束条件。

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