一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，涉及智能控制技术领域，包括采集多视角RGB影像和多视角点云图像，采用迭代最近点算法对多视角的点云图像进行融合，生成三维点云图像；利用PointNet++提取三维点云图像特征，并结合ViT视觉Transformer网络识别车身表面污渍分布；检测车身表面不同区域的污渍类型、污渍附着程度，计算清洗难度评分，对不同区域的车身表面污渍进行优先级排序，生成冲洗区域列表；构建DQN+PPO强化学习模型，动态调整喷嘴角度、水压及冲洗时间。本发明利用强化学习模型动态调整喷嘴角度、水压和冲洗时间，并通过毫米波传感器检测污渍去除情况，完成车辆清洁度评分。