CN111340036A - 车辆vin码的篡改检测方法、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种车辆VIN码的篡改检测方法、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像；对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。该方法中的检测过程由计算机设备自动执行，极大的提高了检测效率；且对VIN码图像和拓印膜图像进行矫正并比对，也大大提高了VIN码检测结果的准确性。

Description

车辆VIN码的篡改检测方法、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种车辆VIN码的篡改检测方法、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着社会经济不断发展和人民生活水平的不断提高，城市机动车持有量迅速增长，机动车车辆年检的工作量也呈几何级的增加，其中就包括车辆识别号码(VehicleIdentification Number，VIN)的年检工作。VIN码作为机动车的识别代号，其涵盖了车辆的生产厂家、年代、车型、车身型式及代码、发动机代码、组装地点等诸多重要信息，一些不法分子在抢盗车辆后会对车辆VIN码进行篡改以躲避一些相关检查。

为检测车辆的VIN码是否有被篡改，传统的人工检测过程通常是根据当前待检测车辆的VIN码图像与历史存档信息进行比对来判断，但随着工作量的不断增加，其检测效率不断降低，且容易产生疲劳导致造成工作失误，影响检测结果的准确性。

发明内容

基于此，有必要针对传统技术中VIN码检测效率和准确率较低的问题，提供一种车辆VIN码的篡改检测方法、计算机设备和存储介质。

一种车辆VIN码的篡改检测方法，该方法包括：

获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像；

对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；

采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；

将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。

一种车辆VIN码的篡改检测装置，该装置包括：

获取模块，用于获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像；

图像矫正模块，用于对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；

分割识别模块，用于采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；

比对确定模块，用于将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现以下步骤：

获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像；

对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；

采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；

将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像；

对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；

采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；

将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。

上述车辆VIN码的篡改检测方法、装置、计算机设备和存储介质，能够获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像；对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。该方法中的检测过程由计算机设备自动执行，无需人为参与，极大的缩短了检测时间，提高了检测效率，既节约了人力又保证了检测工作的公开、公正；且首先对VIN码图像和拓印膜图像进行矫正，再依次对VIN码矫正图像和拓印膜矫正图像中的每个字符都进行比对，也大大提高了VIN码检测结果的准确性。

附图说明

图1为一个实施例中计算机设备的内部结构图；

图2为一个实施例中车辆VIN码的篡改检测方法的流程示意图；

图3为一个实施例中对拓印膜图像进行图像矫正步骤的流程示意图；

图3a为一个实施例中确定拓印膜图像的旋转角度步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中对VIN码图像进行图像矫正步骤的流程示意图；

图4a为一个实施例中确定第一外接四边形的第一顶点步骤的流程示意图；

图5为一个实施例中将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对步骤的流程示意图；

图6为另一个实施例中将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对步骤的流程示意图；

图7为一个实施例中整个车辆VIN码篡改检测过程的示意图；

图8为一个实施例中车辆VIN码的篡改检测装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的车辆VIN码的篡改检测方法，可以适用于如图1所示的计算机设备。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器，该存储器中存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时可以执行下述方法实施例的步骤。可选地，该计算机设备还可以包括通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器，该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。可选地，该计算机设备可以是个人计算机(personal computer，简称PC)，还可以是个人数字助理，还可以是其他的终端设备，例如平板电脑(portable android device，简称PAD)、手机等等，还可以是云端或者远程服务器，本申请实施例对计算机设备的具体形式并不做限定。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种车辆VIN码的篡改检测方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：

S101，获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像。

具体地，待检测车辆的VIN码图像可以为由执勤交警或车辆年检人员(统称为用户)从待检测车辆上所拍摄的图像；待检测车辆的拓印膜图像为待检测车辆首次注册登记时，由用户使用薄膜或纸张拓印出VIN码并拍摄得到的图像，可以保存至目标服务站中。然后用户通过客户端将VIN码图像也发送至目标服务站，计算机设备便可以从该目标服务站获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像。

可选地，计算机设备可以实时从目标服务站获取待检测车辆的上述信息，也可以以固定的时间间隔从目标服务站获取上述信息，本实施例对此不做限制。

S102，对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像。

具体地，由于待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像有可能会发生旋转、倾斜或畸变等情况，为使得在字符比对时结果更准确，本实施例可以对VIN码图像和拓印膜图像进行图像矫正。可选地，计算机设备可以基于图像像素值特征、图像的对比度、饱和度等信息，对VIN码图像和拓印膜图像进行图像矫正，以得到对比度、饱和度良好，旋转或畸变程度较低的图像。

S103，采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符。

其中，根据VIN码的命名标准，其是一组由十七个英数组成，用于汽车上的一组独一无二的号码，为避免与数字的1、0、9混淆，英文字母“I”、“O”、“Q”不使用，则可用的字符有0-9，10个数字和其余23个英文字母，共33个字符，第10位生产型年不使用“I”、“O”、“Q”、“U”、“Z”、“0”。

具体地，计算机设备采用字符分割识别模型先对VIN码矫正图像进行分割，可以得到VIN码矫正图像的背景和前景。其中，前景为VIN码字符，可以用黑色标记，背景用白色标记，可以理解为VIN码字符的掩模，该掩模与原VIN矫正码图像具有相同的分辨率，每个像素点的位置一一对应。然后计算机设备根据该掩模中每个VIN码字符的位置信息，以及该掩模与VIN码矫正图像的像素点的对应关系，可以得出每个VIN码字符在VIN码矫正图像中的位置信息，进而截取得到多个第一VIN码字符。可选地，计算机设备还可以先采用目标检测模型对VIN码矫正图像进行目标检测，确定出VIN码区域，再采用字符分割识别模型对该VIN码区域进行分割，得到多个第一VIN码字符。在得到多个第一VIN码字符后，字符分割识别模型还可以对每个VIN码字符进行识别，即识别出其是上述33个字符中的哪个字符。而关于采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符的过程，其实现过程与对VIN码矫正图像的处理过程类似，在此不再赘述。

可选地，上述字符分割识别模型的训练方式可以包括：首先获取样本集：获取不同拍摄条件(如光照、角度)、不同大小的机动车VIN码图像10000张，拓印膜图像10000张；将VIN码图像和拓印膜图像中的非车架号字符像素(背景)像素值设置为0，将VIN码字符像素分成33个不同的像素值(1到33)进行设置。然后将样本集分为训练集与测试集，其中训练集占95％，测试集占5％，每个样本随机分配；将样本集合转化成模型需要的标准数据，设置完成模型中的超参数(如基础学习速率，权重迭代速率，学习率每次变化程度值的设置，网络最大迭代次数，模型过拟合防止策略，权重初始化方式、每迭代多少次保存一次模型等)。开始训练模型：每隔一定的迭代次数将训练的模型保存一次，直到模型达到迭代次数，训练停止。最后将训练过程中保存下来的所有模型在测试样本集合进行测试，选出最优的字符分割识别模型。

S104，将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。

具体地，计算机设备将上述得到的多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符进行比对，其中，需要依次比对相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符，即第一VIN码字符中的第一个字符与第二VIN码字符中的第一个字符进行比对，第一VIN码字符中的第二个字符与第二VIN码字符中的第二个字符进行比对...以此类推。可选地，计算机设备可以比对第一VIN码字符与第二VIN码字符的内容是否相同，还可以比对两个字符的字形是否相同。根据字符比对结果确定待检测车辆VIN码篡改检测结果，若每对相同字符位置的字符都比对成功，则认为未发生过VIN码篡改，若其中至少一个字符未比对成功，则认为发生过VIN码篡改。

本实施例提供的车辆VIN码的篡改检测方法，计算机设备首先获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像，并对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像，对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用该字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。该方法中的检测过程由计算机设备自动执行，无需人为参与，极大的缩短了检测时间，提高了检测效率，既节约了人力又保证了检测工作的公开、公正；且计算机设备首先对VIN码图像和拓印膜图像进行矫正，再依次对VIN码矫正图像和拓印膜矫正图像中的每个字符都进行比对，也大大提高了VIN码检测结果的准确性。

在一个实施例中，如图3所示，上述对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像的步骤，包括：

S201，根据拓印膜图像中多个第三VIN码字符与水平线的夹角，确定拓印膜图像的旋转角度；该第三VIN码字符为对第二VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符。

具体地，由于车架号拓印膜是存在一张纸(或薄膜)上的，故图像内容就是一张包含VIN码拓印膜的纸张，在将该纸张拍摄成图像时很少存在畸变，基本都是存在小于20度的旋转角度，故只要将VIN码字符旋转到水平线位置即可。那么计算机设备可以根据拓印膜图像中多个第三VIN码字符与水平线的夹角，即其图像的旋转程度，确定拓印膜图像需要旋转的旋转角度。其中，拓印膜图像中的第三VIN码字符为对上述拓印膜矫正图像中的第二VIN码字符进行图像校正之前的VIN码字符。

可选地，如图3a所示，确定拓印膜图像的旋转角度的步骤可以包括：

S201a，从拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最上边缘的像素点，形成第一最上边缘直线。

S201b，从拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最下边缘的像素点，形成第一最下边缘直线。

具体地，计算机设备可以从拓印膜图像的多个第三VIN码字符中取每个字符的最上边缘的一个像素点，由于VIN码有17个字符，则共得到17个像素点，将17个点进行直线拟合，得到一条直线，即VIN码的第一最上边缘直线。同时，从拓印膜图像的多个第三VIN码字符中取每个字符的最下边缘的一个像素点，将17个点进行直线拟合，得到一条直线，即VIN码的第一最下边缘直线。

S201c，计算第一最上边缘直线与水平线的第一夹角，以及第一最下边缘直线与水平线的第二夹角。

S201d，根据第一夹角与第二夹角，确定拓印膜图像的旋转角度。

具体地，计算机设备分别计算上述第一最上边缘直线与水平线的第一夹角，记为角度A，以及第一最下边缘直线与水平线的第二夹角，记为角度B。然后根据角度A和角度B确定拓印膜图像的旋转角度；可选地，可以对角度A和角度B求平均值，得到角度C，将角度C作为拓印膜图像的旋转角度，通过取角度的平均值可以改进因为分割识别模型分割不精准导致角度A或角度B计算出现误差的问题。可选地，计算机设备还可以对角度A或角度B加权求值，得到角度C。

S202，根据旋转角度对拓印膜图像进行旋转矫正，得到拓印膜矫正图像。

具体地，计算机设备根据上述得到的旋转角度对拓印膜图像进行旋转矫正，得到拓印膜矫正图像，即拓印膜矫正图像中的VIN码字符处于近似水平线位置。可选地，计算机设备可以根据旋转角度对拓印膜图像中像素点的位置坐标进行转换，得到新的位置坐标，并将每个像素点变换到新的位置坐标处，即得到拓印膜矫正图像。

本实施例提供的车辆VIN码的篡改检测方法，计算机设备根据拓印膜图像中多个第三VIN码字符与水平线的夹角，确定拓印膜图像的旋转角度，并根据旋转角度对拓印膜图像进行旋转矫正，得到拓印膜矫正图像。通过将拓印膜图像进行矫正，可以提高后续对VIN码字符识别的精度，进而提高VIN码篡改检测结果的准确性。

除了上述对拓印膜图像进行矫正之外，本实施例还可以对VIN码图像也进行矫正，在一个实施例中，如图4所示，上述对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像，包括：

S301，确定拓印膜矫正图像中的第一外接四边形的第一顶点，第一外接四边形外接拓印膜矫正图像的多个第二VIN码字符。

具体地，计算机设备在得到上述拓印膜矫正图像后，可以采用上述分割识别模型分割出多个第二VIN码字符。然后对该多个第二VIN码字符确定一个第一外接四边形，该第一外接四边形为可以将多个第二VIN码字符包含在内的最小四边形，并确定该第一外接四边形的第一顶点。

可选地，如图4a所示，确定拓印膜矫正图像中的第一外接四边形的第一顶点，可以包括：

S301a，确定每个第二VIN码字符最上边缘的像素点，形成第二最上边缘直线，以及确定每个第二VIN码字符最下边缘的像素点，形成第二最下边缘直线。

其中，确定第二最上边缘直线和第二最下边缘直线的方法可以参见上述实施例中确定第一最上边缘直线和第一最下边缘直线的实现过程，在此不再赘述。

S301b，从第二VIN码字符中获取首位字符和末位字符，根据首位字符的字符特征，确定第二VIN码字符的最左边缘直线；根据末位字符的字符特征，确定第二VIN码字符的最右边缘直线。

具体地，计算机设备从第二VIN码字符中获取首位字符和末位字符，并分析两位字符的字符特征，以确定最左边缘直线和最右边缘直线。示例性的，假设首尾字符为L，“L”字符的左边竖线“|”为垂直结构，则可以从该竖线上选取若干像素点，将若干像素点拟合为一条直线，作为最左边缘直线。假设末位字符为0，则以“0”字符最右边缘像素点为切点，拟合一条切线，作为最右边缘直线。至此，计算机设备变获得了第二VIN码字符的第二最上边缘直线、第二最下边缘直线、最左边缘直线与最右边缘直线。

S301c，基于第二最上边缘直线与最左边缘直线的交点、第二最上边缘直线与右边缘直线的交点、第二最下边缘直线与最左边缘直线的交点、第二最下边缘直线与最右边缘直线的交点，确定第一顶点。

具体地，计算机设备可以将上述第二最上边缘直线与最左边缘直线的交点作为第一顶点中的左上顶点P1，将第二最上边缘直线与右边缘直线的交点作为第一顶点中的右上顶点P3，将第二最下边缘直线与最左边缘直线的交点作为第一顶点中的左下顶点P2，将第二最下边缘直线与最右边缘直线的交点作为第一顶点中的右下顶点P4。

S302，确定VIN码图像中的第二外接四边形的第二顶点，第二外接四边形外接VIN码图像的多个第四VIN码字符；第二顶点中的各顶点与第一顶点中的各顶点位置对应；第四VIN码字符为对第一VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符。

其中，确定VIN码图像中的第二外接四边形的第二顶点的方法可以参见上述确定第一顶点的实现过程，在此不再赘述。但需要说明的是，第二顶点中的各顶点与第一顶点中的各顶点位置对应，即第二顶点中的左上顶点与第一顶点中的左上顶点对应，第二顶点中的左下顶点与第一顶点中的左下顶点对应，第二顶点中的右上顶点与第一顶点中的右上顶点对应，第二顶点中的右下顶点与第一顶点中的右下顶点对应。另外，VIN码图像中的第四VIN码字符为对上述VIN码矫正图像中的第一VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符。

S303，计算第二顶点的位置与第一顶点的位置之间的映射关系，根据映射关系对VIN码图像进行透视变换，得到VIN码矫正图像。

其中，因VIN码图像中的VIN码是拍摄汽车上的VIN码得到的，汽车上的VIN码一般冲印在发动机、水箱、钢梁等部件上，拍摄时不方便，这样获取到的VIN码图像中VIN码经常存在畸变，故需要对其进行透视变换；透视变换是将图片投影到一个新的视平面，也称作投影映射。计算机设备可以通过上述第二顶点的位置和第一顶点的位置计算两者位置之间的映射关系，然后根据该映射关系对VIN码图像进行透视变换，即将VIN码图像变换至拓印膜矫正图像的视平面上，得到VIN码矫正图像。可选地，计算机设备可以计算第二顶点的位置与第一顶点的位置之间的透视变换矩阵，根据该透视变换矩阵对VIN码图像进行透视变换。可选地，计算机设备可以根据VIN码图像中像素点的位置坐标和透视变换矩阵做几何计算，得到像素点新的位置坐标，进而得到VIN码矫正图像。

本实施例提供的车辆VIN码的篡改检测方法，计算机设备根据拓印膜矫正图像中的第一外接四边形的第一顶点、以及VIN码图像中的第二外接四边形的第二顶点，计算第二顶点的位置与第一顶点的位置之间的映射关系，并根据该映射关系对VIN码图像进行透视变换，得到VIN码矫正图像。通过将VIN码图像进行矫正，可以提高后续对VIN码字符识别的精度，进而提高VIN码篡改检测结果的准确性。

在一个实施例中，如图5所示，上述将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对的步骤，可以包括：

S401，从多个第一VIN码字符中依次选取一个第一VIN码字符，计算每个第一VIN码字符的宽度和高度。

S402，从多个第二VIN码字符中依次选取一个第二VIN码字符，计算每个第二VIN码字符的宽度和高度。

具体地，计算机设备依次从多个第一VIN码字符中选取一个VIN码字符，根据该字符的字符特征计算其宽度和高度。可选地，可以选取该字符中最上边缘和最下边缘像素点，根据两个像素点的y位置坐标差确定字符高度；选取该字符中最左边缘和最右边缘像素点，根据两个像素点的x位置坐标确定宽度。关于从多个第二VIN码字符中依次选取第二VIN码字符，计算每个第二VIN码字符的宽度和高度的过程，与第一VIN码字符的处理过程类似，在此不再赘述。

S403，计算相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符之间的宽度差和高度差。

S404，根据宽度差和高度差，确定第一比对结果。

具体地，计算机设备对上述相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符，计算其之间的宽度差和高度差，即依次计算第一VIN码字符中第一个字符和第二VIN码字符中第一个字符的宽度差和高度差，第一VIN码字符中第二个字符和第二VIN码字符中第二个字符的宽度差和高度差...以此类推。并将计算得到的宽度差和高度差与第一预设阈值相比较，若其中一个差值的绝对值大于第一预设阈值，则认为发生过VIN码篡改。可选地，第一预设阈值可以包括宽度差值阈值和高度差值阈值，对于某个位置的VIN码字符，若高度差值的绝对值大于高度差值阈值，则认为该字符发生篡改，否则比对宽度差值，若宽度差值的绝对值大于宽度差值阈值，则认为该字符发生篡改。可选地，若VIN码没有发生篡改，计算机设备还可以将该条记录标记为1，若发生篡改标记为0。

本实施例提供的车辆VIN码的篡改检测方法，计算机设备通过依次计算相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符之间的宽度差和高度差，根据宽度差和高度差，确定第一比对结果，考虑了每个VIN码字符会发生篡改的可能性，进一步提高了VIN码篡改检测结果的准确性。

在一个实施例中，如图6所示，除了计算上述VIN码字符之间的宽度差和高度差之外，还可以再计算相邻字符之间的距离差进行比对，可选地，上述方法还可以包括：

S501，依次计算多个第一VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离，以及依次计算多个第二VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离。

S502，根据第一VIN码字符和第二VIN码字符中相同字符位置的相邻字符，确定水平距离差和垂直距离差。

具体地，计算机设备依次从多个第一VIN码字符中选取相邻的两个VIN码字符，根据两个字符的字符特征，计算其之间的水平距离和垂直距离。其中，水平距离可以为前一字符最右边缘像素点与后一字符最左边缘像素点之间的x位置坐标差，垂直距离可以为前一字符最上边缘像素点与后一字符最上边缘像素点之间的y位置坐标差。而关于依次计算多个第二VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离的过程，与第一VIN码字符的处理过程类似，在此不再赘述。

S503，根据相同字符位置的水平距离差和垂直距离差，确定第二比对结果。

具体地，计算机设备对上述相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符中的相邻字符，计算其之间的水平距离差和垂直距离差，即依次计算第一VIN码字符中第一组相邻字符和第二VIN码字符中第一组相邻字符的水平距离差和垂直距离差，第一VIN码字符中第二组相邻字符和第二VIN码字符中第二组相邻字符的水平距离差和垂直距离差...以此类推。并将计算得到的水平距离差和垂直距离差与第二预设阈值相比较，若其中一个差值的绝对值大于第二预设阈值，则认为发生过VIN码篡改。可选地，第二预设阈值可以包括水平距离差值阈值和垂直距离差值阈值，对于某个位置的相邻VIN码字符，计算两组水平距离差值的绝对值，若该差值绝对值大于水平距离差值阈值，则认为车架号被篡改过，否则比对垂直距离差值的绝对值，若垂直距离差值绝对值大于垂直距离差值阈值，则认为车架号被篡改过。可选地，若VIN码没有发生篡改，计算机设备还可以将该条记录标记为1，若发生篡改标记为0。

本实施例提供的车辆VIN码的篡改检测方法，计算机设备通过依次计算相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符中的相邻字符之间的水平距离差和垂直距离差，根据水平距离差和垂直距离差，确定第二比对结果，除考虑字符自身内容以及字符的高度、宽度之外，还考虑了每个VIN码字符相对位置会发生篡改的可能性，进一步提高了VIN码篡改检测结果的准确性。

可选地，在一个实施例中，在对上述拓印膜图像进行矫正之前，上述方法还包括：获取待检测车辆的参考VIN码；采用字符分割模型对拓印膜图像进行分割识别，得到多个第三VIN码字符，以及采用字符分割模型对VIN码图像进行分割识别，得到多个第四VIN码字符；将多个第三VIN码字符和多个第四VIN码字符分别与参考VIN码进行比对，若都比对成功，则执行对拓印膜图像进行图像矫正的步骤。

其中，参考VIN码可以为由用户通过客户端录入的VIN码，可以为待检测车辆建档时所录入的。计算机设备在得到多个第三VIN码字符和多个第四VIN码字符后，分别与参考VIN码进行比对，若都比对成功则执行上述对拓印膜图像和VIN码图像进行图像矫正的步骤，若没有比对成功则可以认为该待检测车辆发生过VIN码篡改。可选地，若比对成功，计算机设备还可以将此步骤的标记记为1，否则记为0。至此，若上述得到的标记全部为1时，则车辆VIN码篡改通过检测，关于整个车辆VIN码篡改检测过程的示意图可以参见图7所示。

本实施例中，通过将VIN码图像和拓印膜图像中的VIN码与参考VIN码进行比对，当比对成功时则执行后续步骤，不成功时可确定篡改检测结果，由此大大节省了车辆VIN码篡改检测过程的时间，提高了检测效率。

应该理解的是，虽然图2-图6的流程图中各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-图6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种车辆VIN码的篡改检测装置，包括：获取模块11、图像矫正模块12、分割识别模块13和比对确定模块14。

具体地，获取模块11，用于获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像。

图像矫正模块12，用于对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像。

分割识别模块13，用于采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符。

比对确定模块14，用于将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。

本实施例提供的车辆VIN码的篡改检测装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，上述图像矫正模块12，具体用于根据拓印膜图像中多个第三VIN码字符与水平线的夹角，确定拓印膜图像的旋转角度；第三VIN码字符为对第二VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符；根据旋转角度对拓印膜图像进行旋转矫正，得到拓印膜矫正图像。

在一个实施例中，上述图像矫正模块12，具体用于从拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最上边缘的像素点，形成第一最上边缘直线；从拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最下边缘的像素点，形成第一最下边缘直线；计算第一最上边缘直线与水平线的第一夹角，以及第一最下边缘直线与水平线的第二夹角；根据第一夹角与第二夹角，确定拓印膜图像的旋转角度。

在一个实施例中，上述图像矫正模块12，具体用于确定拓印膜矫正图像中的第一外接四边形的第一顶点，第一外接四边形外接拓印膜矫正图像的多个第二VIN码字符；确定VIN码图像中的第二外接四边形的第二顶点，第二外接四边形外接VIN码图像的多个第四VIN码字符；第二顶点中的各顶点与第一顶点中的各顶点位置对应；第四VIN码字符为对第一VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符；计算第二顶点的位置到第一顶点的位置之间的映射关系，根据该映射关系对VIN码图像进行透视变换，得到VIN码矫正图像。

在一个实施例中，上述图像矫正模块12，具体用于确定每个第二VIN码字符最上边缘的像素点，形成第二最上边缘直线，以及确定每个第二VIN码字符最下边缘的像素点，形成第二最下边缘直线；从第二VIN码字符中获取首位字符和末位字符，根据首位字符的字符特征，确定第二VIN码字符的最左边缘直线；根据末位字符的字符特征，确定第二VIN码字符的最右边缘直线；基于第二最上边缘直线与最左边缘直线的交点、第二最上边缘直线与右边缘直线的交点、第二最下边缘直线与最左边缘直线的交点、第二最下边缘直线与最右边缘直线的交点，确定第一顶点。

在一个实施例中，上述比对确定模块14，具体用于从多个第一VIN码字符中依次选取一个第一VIN码字符，计算每个第一VIN码字符的宽度和高度；从多个第二VIN码字符中依次选取一个第二VIN码字符，计算每个第二VIN码字符的宽度和高度；计算相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符之间的宽度差和高度差，根据宽度差和高度差，确定第一比对结果。

在一个实施例中，上述比对确定模块14，具体用于依次计算多个第一VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离，以及依次计算多个第二VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离；根据相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符中相同字符位置的相邻字符，确定水平距离差和垂直距离差；根据水平距离差和垂直距离差，确定第二比对结果。

在一个实施例中，上述获取模块11，还用于获取待检测车辆的参考VIN码；分割识别模块13，还用于采用字符分割模型对拓印膜图像进行分割识别，得到多个第三VIN码字符，以及采用字符分割模型对VIN码图像进行分割识别，得到多个第四VIN码字符；比对确定模块14，还用于将多个第三VIN码字符和多个第四VIN码字符分别与参考VIN码进行比对，若都不对成功，则图像矫正模块12执行对拓印膜图像进行图像矫正的步骤。

关于车辆VIN码的篡改检测装置的具体限定可以参见上文中对于车辆VIN码的篡改检测方法的限定，在此不再赘述。上述车辆VIN码的篡改检测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车辆VIN码的篡改检测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像；

对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；

采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；

将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。

本实施例提供的计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据拓印膜图像中多个第三VIN码字符与水平线的夹角，确定拓印膜图像的旋转角度；第三VIN码字符为对第二VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符；

根据旋转角度对拓印膜图像进行旋转矫正，得到拓印膜矫正图像。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

从拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最上边缘的像素点，形成第一最上边缘直线；

从拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最下边缘的像素点，形成第一最下边缘直线；

计算第一最上边缘直线与水平线的第一夹角，以及第一最下边缘直线与水平线的第二夹角；

根据第一夹角与第二夹角，确定拓印膜图像的旋转角度。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

确定拓印膜矫正图像中的第一外接四边形的第一顶点，第一外接四边形外接拓印膜矫正图像的多个第二VIN码字符；

确定VIN码图像中的第二外接四边形的第二顶点，第二外接四边形外接VIN码图像的多个第四VIN码字符；第二顶点中的各顶点与第一顶点中的各顶点位置对应；第四VIN码字符为对第一VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符；

计算第二顶点的位置到第一顶点的位置之间的映射关系，根据映射关系对VIN码图像进行透视变换，得到VIN码矫正图像。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

确定每个第二VIN码字符最上边缘的像素点，形成第二最上边缘直线，以及确定每个第二VIN码字符最下边缘的像素点，形成第二最下边缘直线；

从第二VIN码字符中获取首位字符和末位字符，根据首位字符的字符特征，确定第二VIN码字符的最左边缘直线；根据末位字符的字符特征，确定第二VIN码字符的最右边缘直线；

基于第二最上边缘直线与最左边缘直线的交点、第二最上边缘直线与右边缘直线的交点、第二最下边缘直线与最左边缘直线的交点、第二最下边缘直线与最右边缘直线的交点，确定第一顶点。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

从多个第一VIN码字符中依次选取一个第一VIN码字符，计算每个第一VIN码字符的宽度和高度；

从多个第二VIN码字符中依次选取一个第二VIN码字符，计算每个第二VIN码字符的宽度和高度；

计算相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符之间的宽度差和高度差；

根据宽度差和高度差，确定第一比对结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

依次计算多个第一VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离，以及依次计算多个第二VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离；

根据相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符中相同字符位置的相邻字符，确定水平距离差和垂直距离差；

根据水平距离差和垂直距离差，确定第二比对结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取待检测车辆的参考VIN码；

采用字符分割模型对拓印膜图像进行分割识别，得到多个第三VIN码字符，以及采用字符分割模型对VIN码图像进行分割识别，得到多个第四VIN码字符；

将多个第三VIN码字符和多个第四VIN码字符分别与参考VIN码进行比对，若都比对成功，则执行对拓印膜图像进行图像矫正的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像；

对拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；

采用字符分割识别模型对VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用字符分割识别模型对拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；

将多个第一VIN码字符和多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定待检测车辆的VIN码篡改检测结果。

本实施例提供的计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据拓印膜图像中多个第三VIN码字符与水平线的夹角，确定拓印膜图像的旋转角度；第三VIN码字符为对第二VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符；

根据旋转角度对拓印膜图像进行旋转矫正，得到拓印膜矫正图像。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

从拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最上边缘的像素点，形成第一最上边缘直线；

从拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最下边缘的像素点，形成第一最下边缘直线；

计算第一最上边缘直线与水平线的第一夹角，以及第一最下边缘直线与水平线的第二夹角；

根据第一夹角与第二夹角，确定拓印膜图像的旋转角度。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

确定拓印膜矫正图像中的第一外接四边形的第一顶点，第一外接四边形外接拓印膜矫正图像的多个第二VIN码字符；

确定VIN码图像中的第二外接四边形的第二顶点，第二外接四边形外接VIN码图像的多个第四VIN码字符；第二顶点中的各顶点与第一顶点中的各顶点位置对应；第四VIN码字符为对第一VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符；

计算第二顶点的位置到第一顶点的位置之间的映射关系，根据映射关系对VIN码图像进行透视变换，得到VIN码矫正图像。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

确定每个第二VIN码字符最上边缘的像素点，形成第二最上边缘直线，以及确定每个第二VIN码字符最下边缘的像素点，形成第二最下边缘直线；

从第二VIN码字符中获取首位字符和末位字符，根据首位字符的字符特征，确定第二VIN码字符的最左边缘直线；根据末位字符的字符特征，确定第二VIN码字符的最右边缘直线；

基于第二最上边缘直线与最左边缘直线的交点、第二最上边缘直线与右边缘直线的交点、第二最下边缘直线与最左边缘直线的交点、第二最下边缘直线与最右边缘直线的交点，确定第一顶点。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

从多个第一VIN码字符中依次选取一个第一VIN码字符，计算每个第一VIN码字符的宽度和高度；

从多个第二VIN码字符中依次选取一个第二VIN码字符，计算每个第二VIN码字符的宽度和高度；

计算相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符之间的宽度差和高度差；

根据宽度差和高度差，确定第一比对结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

依次计算多个第一VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离，以及依次计算多个第二VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离；

根据相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符中相同字符位置的相邻字符，确定水平距离差和垂直距离差；

根据水平距离差和垂直距离差，确定第二比对结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取待检测车辆的参考VIN码；

采用字符分割模型对拓印膜图像进行分割识别，得到多个第三VIN码字符，以及采用字符分割模型对VIN码图像进行分割识别，得到多个第四VIN码字符；

将多个第三VIN码字符和多个第四VIN码字符分别与参考VIN码进行比对，若都比对成功，则执行对拓印膜图像进行图像矫正的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种车辆VIN码的篡改检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测车辆的VIN码图像和拓印膜图像；

对所述拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像；以及对所述VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像；

采用字符分割识别模型对所述VIN码矫正图像进行分割识别，得到多个第一VIN码字符，以及采用所述字符分割识别模型对所述拓印膜矫正图像进行分割识别，得到多个第二VIN码字符；

将所述多个第一VIN码字符和所述多个第二VIN码字符依次进行比对，根据比对结果确定所述待检测车辆的VIN码篡改检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述拓印膜图像进行图像矫正，得到拓印膜矫正图像，包括：

根据所述拓印膜图像中多个第三VIN码字符与水平线的夹角，确定所述拓印膜图像的旋转角度；所述第三VIN码字符为对所述第二VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符；

根据所述旋转角度对所述拓印膜图像进行旋转矫正，得到所述拓印膜矫正图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述拓印膜图像中多个第三VIN码字符与水平线的夹角，确定所述拓印膜图像的旋转角度，包括：

从所述拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最上边缘的像素点，形成第一最上边缘直线；

从所述拓印膜图像中，确定每个第三VIN码字符最下边缘的像素点，形成第一最下边缘直线；

计算所述第一最上边缘直线与水平线的第一夹角，以及所述第一最下边缘直线与水平线的第二夹角；

根据所述第一夹角与所述第二夹角，确定所述拓印膜图像的旋转角度。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述对所述VIN码图像进行图像矫正，得到VIN码矫正图像，包括：

确定所述拓印膜矫正图像中的第一外接四边形的第一顶点，所述第一外接四边形外接所述拓印膜矫正图像的多个第二VIN码字符；

确定所述VIN码图像中的第二外接四边形的第二顶点，所述第二外接四边形外接所述VIN码图像的多个第四VIN码字符；所述第二顶点中的各顶点与所述第一顶点中的各顶点位置对应；所述第四VIN码字符为对所述第一VIN码字符进行图像矫正之前的VIN码字符；

计算所述第二顶点的位置与所述第一顶点的位置之间的映射关系，根据所述映射关系对所述VIN码图像进行透视变换，得到所述VIN码矫正图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述拓印膜矫正图像中的第一外接四边形的第一顶点，包括：

确定每个第二VIN码字符最上边缘的像素点，形成第二最上边缘直线，以及确定每个第二VIN码字符最下边缘的像素点，形成第二最下边缘直线；

从所述第二VIN码字符中获取首位字符和末位字符，根据所述首位字符的字符特征，确定所述第二VIN码字符的最左边缘直线；根据所述末位字符的字符特征，确定所述第二VIN码字符的最右边缘直线；

基于所述第二最上边缘直线与所述最左边缘直线的交点、所述第二最上边缘直线与所述右边缘直线的交点、所述第二最下边缘直线与所述最左边缘直线的交点、所述第二最下边缘直线与所述最右边缘直线的交点，确定所述第一顶点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个第一VIN码字符和所述多个第二VIN码字符依次进行比对，包括：

从所述多个第一VIN码字符中依次选取一个第一VIN码字符，计算每个第一VIN码字符的宽度和高度；

从所述多个第二VIN码字符中依次选取一个第二VIN码字符，计算每个第二VIN码字符的宽度和高度；

计算相同字符位置的第一VIN码字符和第二VIN码字符之间的宽度差和高度差；

根据所述宽度差和所述高度差，确定第一比对结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述根据所述宽度差和所述高度差，确定第一比对结果之后，所述方法还包括：

依次计算所述多个第一VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离，以及依次计算所述多个第二VIN码字符中相邻字符之间的水平距离和垂直距离；

根据所述第一VIN码字符和所述第二VIN码字符中相同字符位置的相邻字符，确定水平距离差和垂直距离差；

根据相同字符位置的所述水平距离差和所述垂直距离差确定第二比对结果。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述拓印膜图像进行图像矫正之前，所述方法还包括：

获取所述待检测车辆的参考VIN码；

采用所述字符分割模型对所述拓印膜图像进行分割识别，得到多个第三VIN码字符，以及采用所述字符分割模型对所述VIN码图像进行分割识别，得到多个第四VIN码字符；

将所述多个第三VIN码字符和所述多个第四VIN码字符分别与所述参考VIN码进行比对，若都比对成功，则执行对所述拓印膜图像进行图像矫正的步骤。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。

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