[發明專利]設備識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202111435599.8
• 申請日: 2021-11-29
• 公開（公告）號: CN114373122A
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 程曉陸;鄧浩;高超;葉曉琪;黨海;符曉洪;羅偉明;劉雨佳;喬洪新;斯榮
• 申請（專利權）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06K9/62;G06Q10/00;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/774
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 左幫勝

1.一種設備識別方法，其特征在于，所述方法包括：

接收終端發送的包含設備標識牌的待識別圖像；

采用區域檢測模型對所述待識別圖像進行識別，得到所述設備標識牌的目標標識牌信息，其中，所述區域檢測模型為基于包含設備標識牌的樣本圖像，對多層卷積神經網絡進行訓練后得到的模型；

判斷數據庫中是否存在與所述目標標識牌信息相同的標識牌信息；

若所述數據庫中存在與所述目標標識牌信息相同的標識牌信息，則確定所述目標標識牌信息對應的設備為待維護設備。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多層卷積神經網絡包括你只需要看一次卷積神經網絡第四版YOLOv4。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用區域檢測模型對所述待識別圖像進行識別，得到所述設備標識牌的目標標識牌信息，包括：

采用所述區域檢測模型提取所述待識別圖像的特征，得到第一特征圖；

對所述第一特征圖進行卷積處理，得到第二特征圖；

對所述第二特征圖進行卷積處理，得到第三特征圖；

根據所述第一特征圖、所述第二特征圖以及所述第三特征圖，對所述待識別圖像進行識別，得到所述目標標識牌信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一特征圖、所述第二特征圖以及所述第三特征圖，對所述待識別圖像進行識別，得到所述目標標識牌信息，包括：

對所述第二特征圖和所述第三特征圖進行融合處理，得到第一融合特征圖；

對所述第一融合特征圖進行卷積處理，得到第四特征圖；

對所述第四特征圖進行上采樣處理，得到第五特征圖；

對所述第一特征圖和所述第五特征圖進行融合處理，得到第二融合特征圖；

根據所述第二融合特征圖，對所述待識別圖像進行識別，得到所述目標標識牌信息。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述第二特征圖和所述第三特征圖進行融合處理，得到第一融合特征圖，包括：

對所述第三特征圖進行卷積處理，得到第六特征圖；

對所述第二特征圖和所述第六特征圖進行融合處理，得到所述第一融合特征圖。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述第二特征圖和所述第六特征圖進行融合處理，得到所述第一融合特征圖，包括：

對所述第六特征圖進行上采樣處理，得到上采樣處理后的第六特征圖；

對所述第二特征圖和所述上采樣處理后的第六特征圖進行融合處理，得到所述第一融合特征圖。

7.根據權利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取包含設備標識牌的樣本圖像；

對所述樣本圖像中的設備標識牌進行標注，得到標注后的樣本圖像；

基于標注后的樣本圖像，對多層卷積神經網絡進行訓練，得到所述區域檢測模型。

8.一種設備識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

接收模塊，用于接收終端發送的包含設備標識牌的待識別圖像；

識別模塊，用于采用區域檢測模型對所述待識別圖像進行識別，得到所述設備標識牌的目標標識牌信息，其中，所述區域檢測模型為基于包含設備標識牌的樣本圖像，對多層卷積神經網絡進行訓練后得到的模型；

判斷模塊，用于判斷數據庫中是否存在與所述目標標識牌信息相同的標識牌信息；

確定模塊，用于若所述數據庫中存在與所述目標標識牌信息相同的標識牌信息，則確定所述目標標識牌信息對應的設備為待維護設備。

9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。