[发明专利]基于神经网络的列车安全标志检测方法、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种基于神经网络的列车安全标志检测方法，其特征在于，应用于服务器，包括：

根据列车图像获取列车尾部区域的图像；

通过神经网络模型对所述列车尾部区域的图像进行列车安全标志的检测，并获得检测结果，其中，所述检测结果包括所述列车安全标志状态正常和所述列车安全标志状态异常；

在确定所述检测结果为所述列车安全标志状态异常的情况下，实时发出报警信息。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的列车安全标志检测方法，其特征在于，所述根据列车图像获取列车尾部区域的图像之前，还包括：

确定接收到列车轨道上设置的传感器发送的采集信号；

根据所述采集信号获取摄像装置拍摄的所述列车图像，其中，所述采集信号用于表示所述列车通过所述摄像装置的拍摄范围。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络的列车安全标志检测方法，其特征在于，所述通过神经网络模型对所述列车尾部区域的图像进行列车安全标志的检测，并获得检测结果，具体包括：

采用预设的神经网络模型对所述列车尾部区域的图像进行特征提取；

根据提取的所述特征进行检测，获得检测结果；其中，所述检测结果包括所述列车安全标志状态正常或所述列车安全标志状态异常。

4.根据权利要求3所述的基于神经网络的列车安全标志检测方法，其特征在于，所述采用预设的神经网络模型对所述列车尾部区域的图像进行特征提取之前，还包括：

采用多个样本图像对所述预设神经网络模型进行训练，获得参数已知的所述预设神经网络模型，其中，每一个所述样本图像中的列车安全标志的状态已知。

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的列车安全标志检测方法，其特征在于，所述根据列车图像获取列车尾部区域的图像，具体包括：

对所述列车图像进行图像增强处理，获得增强图像；

根据所述增强图像获取列车尾部区域的图像。

6.根据权利要求5所述的基于神经网络的列车安全标志检测方法，其特征在于，所述根据所述增强图像获取列车尾部区域的图像，具体包括：

通过对所述增强图像进行图像分割处理，获得所述列车尾部区域的图像，其中，所述列车尾部区域用于安装所述列车安全标志。

7.根据权利要求1至6任一项所述的基于神经网络的列车安全标志检测方法，其特征在于，所述在确定所述检测结果为所述列车安全标志状态异常的情况下，实时发出报警信息之后，还包括：

将所述报警信息输给与所述服务器具有通信连接的终端设备上。

8.根据权利要求6所述的基于神经网络的列车安全标志检测方法，其特征在于，所述对所述列车尾部区域的图像进行列车安全标志的检测，并获得检测结果之后，还包括：

在所述报警信息与实际场景不符的情况下，接收用户输入的带有标记信息的所述列车尾部区域的图像，并根据所述带有标记信息的所述列车尾部区域的图像对所述神经网络模型进行训练。

9.一种服务器，其特征在于，包括：至少一个图形处理器；以及，

与所述至少一个图形处理器通信连接的中央处理器；以及，

与所述至少一个图形处理器通信连接的存储器；以及

与所述至少一个图形处理器通信连接的通信组件，所述通信组件在所述图形处理器的控制下接收和发送数据；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个图形处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个图形处理器执行，以使所述至少一个图形处理器能够执行如权利要求1至8任一项所述的基于神经网络的列车安全标志检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，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至8任一项所述的基于神经网络的列车安全标志检测方法。