[发明专利]基于车载场景的物品识别方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请提供一种基于车载场景的物品识别方法、装置、设备和存储介质，该资方法包括：获取车辆内部图像，根据车辆内饰识别模型和物品识别模型对所述车辆内部图像进行识别，确定车辆内部是否存在类似遗失的物品，若存在，则发送告警信息，所述告警信息用于提示车主车辆内存在遗失物品，车辆内饰识别模型用于识别车辆的装饰物品，物品识别模型用于识别车辆内用户的常用物品，通过本方案可以有效的保护用户的财产安全，并且能够极大的节省用户找回物品的时间和人力成本。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于车载场景的物品识别方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着现代生活节奏越来越快，人们将一些贵重物品例如手机，钱包，背包等私人贵重遗落在车上的情况也越来越多。如果丢失在其他出租车，滴滴等汽车上，最后导致寻回物品的成本很大，如果遗漏在自己的汽车上，也可能给一些不法分子可趁之机，增大物品丢失的风险。

现有技术还没有专门的针对车载场景进行物品的识别和预警的技术方案。

发明内容

本申请实施例提供一种基于车载场景的物品识别方法、装置、设备和存储介质，提供一种专门的针对车载场景进行物品的识别和预警的技术方案。

本申请第一方面提供一种基于车载场景的物品识别方法，所述方法包括：

获取车辆内部图像；

根据车辆内饰识别模型和物品识别模型对所述车辆内部图像进行识别，确定车辆内部是否存在类似遗失的物品；

若存在，则发送告警信息，所述告警信息用于提示车主车辆内存在遗失物品；

其中，所述车辆内饰识别模型用于识别车辆的装饰物品，所述物品识别模型用于识别车辆内用户的常用物品。

在一种具体实施方式中，所述方法还包括：

获取第一图像集合，所述第一图像集合中包括多个预先标定了车辆内部的饰品的图像；

根据所述第一图像集合，采用卷积神经网络训练得到所述车辆内饰识别模型。

在一种具体实施方式中，所述方法还包括：

获取第二图像集合，所述第二图像集合中包括多个预先标定了用户的常用物品的图像；

根据所述第二图像集合，采用卷积神经网络训练得到所述物品识别模型。

在一种具体实施方式中，所述根据车辆内饰识别模型和物品识别模型对所述车辆内部图像进行识别，确定车辆内部是否存在类似遗失的物品，包括：

采用所述车辆内饰识别模型对所述车辆内部图像中的车辆内饰进行识别，获取车辆内饰；

将所述车辆内部图像中的所述车辆内饰进行剔除，得到剔除后的车辆内部图像；

根据所述物品识别模型对所述剔除后的车辆内部图像进行物品识别，确定所述车辆内部是否存在类似遗失的物品。

在一种具体实施方式中，所述获取车辆内部图像，包括：

通过设置在车辆内部的摄像头拍摄获取所述车辆内部图像；

或者，

通过设置在车辆内部的红外成像装置获取所述车辆内部图像。

在一种具体实施方式中，所述发送告警信息，包括：

向车主的终端设备发送所述告警信息；

或者，

播放告警语音，所述告警信息包括所述告警语音。

本申请第二方面提供一种基于车载场景的物品识别装置，包括：