[發明專利]非機動車的識別方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201910335313.5
• 申請日: 2019-04-24
• 公開（公告）號: CN110097108B
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發明（設計）人: 張少文;王昱;馮琰一;趙剛
• 申請（專利權）人: 佳都新太科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京澤方譽航專利代理事務所(普通合伙) 11884
• 代理人: 陳照輝

本申請實施例公開了一種非機動車的識別方法、裝置、設備及存儲介質。所述方法包括：獲取待識別非機動車的車身圖像；根據所述車身圖像和預先設置的檢測模型確定所述待識別非機動車的特征部件的檢測屬性信息，所述檢測屬性信息至少包含類別信息和位置信息兩個屬性項，所述檢測模型包括淺層網絡和深層網絡，所述淺層網絡包含至少兩個分支網絡且深度小于所述深層網絡的深度；基于所述檢測屬性信息對待識別圖像進行識別，以確定所述待識別圖像中是否包含所述待識別非機動車。本申請實施例提供的技術方案，可以準確地識別出非機動車的特征部件，提高非機動車識別結果的準確率。

技術領域

本申請實施例涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種非機動車的識別方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

非機動車是路面上一種常見的車輛。由于具有體積小、行動方便、隱蔽性強等特點，非機動車已成為交通事故逃逸和刑事案件中經常出現的車輛之一。因此，對非機動車進行識別具有較為實際的現實意義。在對非機動車進行識別時，非機動車的小部件，比如車燈、反光鏡、后視鏡等是非機動車的重要屬性特征，是事后非機動車的反追查時的重要標志。然而，由于非機動車的車燈、反光鏡、后視鏡等特征部件一般具有面積小、形狀不規則等特征，現有的識別算法往往不能夠準確的識別出非機動車的特征部件，導致其識別結果的準確率較低。

發明內容

本申請實施例提供一種非機動車的識別方法、裝置、設備及存儲介質，以提高非機動車識別結果的準確率。

在第一方面，本申請實施例提供了一種非機動車的識別方法，包括：

獲取待識別非機動車的車身圖像；

根據所述車身圖像和預先設置的檢測模型確定所述待識別非機動車的特征部件的檢測屬性信息，所述檢測屬性信息至少包含類別信息和位置信息兩個屬性項，所述檢測模型包括淺層網絡和深層網絡，所述淺層網絡包含至少兩個分支網絡且深度小于所述深層網絡的深度；

基于所述檢測屬性信息對待識別圖像進行識別，以確定所述待識別圖像中是否包含所述待識別非機動車。

在第二方面，本申請實施例提供了一種非機動車的識別裝置，包括：

圖像獲取模塊，獲取待識別非機動車的車身圖像；

信息確定模塊，用于根據所述車身圖像和預先設置的檢測模型確定所述待識別非機動車的特征部件的檢測屬性信息，所述檢測屬性信息至少包含類別信息和位置信息兩個屬性項，所述檢測模型包括淺層網絡和深層網絡，所述淺層網絡包含至少兩個分支網絡且深度小于所述深層網絡的深度；

識別模塊，用于基于所述檢測屬性信息對待識別圖像進行識別，以確定所述待識別圖像中是否包含所述待識別非機動車。

在第三方面，本申請實施例提供了一種設備，包括存儲器以及一個或多個處理器；

所述存儲器，用于存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如第一方面所述的非機動車的識別方法。

在第四方面，本申請實施例提供了一種包含計算機可執行指令的存儲介質，所述計算機可執行指令在由計算機處理器執行時用于執行如第一方面所述的非機動車的識別方法。

本申請實施例通過根據車身圖像和預先設置的檢測模型確定待識別非機動車的特征部件的檢測屬性信息，所述檢測屬性信息至少包含類別信息和位置信息，所述檢測模型包括淺層網絡和深層網絡，所述淺層網絡包含至少兩個分支網絡且深度小于所述深層網絡的深度，進而，根據該檢測屬性信息對待識別非機動車進行識別的方式，能夠準確地識別出非機動車的特征部件，從而提高了非機動車識別結果的準確率。

附圖說明

圖1是本申請實施例提供的一種非機動車的識別方法的流程圖；