[發明專利]一種非機動車的識別方法、系統及裝置

在審

• 申請號: 202110697530.6
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113343888A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 趙妍珠;馬偉;毛曉蛟;章勇
• 申請（專利權）人: 蘇州科達科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 張琳琳

1.一種非機動車的識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標圖像；

生成所述目標圖像的對象分割結果，所述對象分割結果用于表征所述目標圖像中待檢測的人和/或非機動車；

提取所述目標圖像的圖像特征，并在所述對象分割結果限定的區域中識別所述圖像特征的注意力特征；

根據所述注意力特征，確定所述目標圖像中非機動車的目標標識，以基于確定的所述目標標識對所述非機動車進行追蹤。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對象分割結果中包括待檢測區域和非待檢測區域，其中，所述待檢測區域與所述非待檢測區域中的像素點具備不同的像素值。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述待檢測區域中包括待檢測的人對應的第一區域和待檢測的非機動車對應的第二區域，所述第一區域和所述第二區域具備各自的權重系數，所述第一區域和所述第二區域中像素點的像素值按照各自的所述權重系數分別設置。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對象分割結果限定的區域中識別所述圖像特征的注意力特征包括：

利用所述對象分割結果過濾出所述圖像特征中待檢測的區域，并生成所述待檢測的區域中各個特征點的權重值；

將具備權重值的各個特征點融合為指定維度的特征，并將融合得到的特征作為所述注意力特征。

5.根據權利要求1或4所述的方法，其特征在于，確定所述目標圖像中非機動車的標識包括：

基于已完成訓練的分類標準，確定所述注意力特征歸屬的目標標識，并將所述目標標識作為確定的所述目標圖像中非機動車的標識。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述分類標準用于區分不同標識的非機動車，在訓練所述分類標準時，基于第一損失函數衡量不同標識之間的類別距離，通過第二損失函數擴大不同標識之間的類別距離。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取測試圖像集，并基于所述分類標準識別所述測試圖像集中各個測試圖像對應的非機動車標識；

篩選出非機動車標識與所述目標標識相同的候選搜索圖像，所述候選搜索圖像按照標識相似度進行排序；

根據排序結果確定所述分類標準的準確度，并基于所述準確度對所述分類標準的訓練過程進行校正。

8.一種非機動車的識別系統，其特征在于，所述系統包括：

圖像獲取單元，用于獲取目標圖像；

分割結果生成單元，用于生成所述目標圖像的對象分割結果，所述對象分割結果用于表征所述目標圖像中待檢測的人和/或非機動車；

注意力特征識別單元，用于提取所述目標圖像的圖像特征，并在所述對象分割結果限定的區域中識別所述圖像特征的注意力特征；

目標追蹤單元，用于根據所述注意力特征，確定所述目標圖像中非機動車的目標標識，以基于確定的所述目標標識對所述非機動車進行追蹤。

9.一種非機動車的識別裝置，其特征在于，所述非機動車的識別裝置包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，實現如權利要求1至7中任一所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質用于存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，實現如權利要求1至7中任一所述的方法。