[发明专利]一种两/三轮车的违法行为的识别管理方法和系统

权利要求书

1.一种两/三轮车的违法行为的识别管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S0，训练神经网络模型：训练用于两/三轮车目标识别的第一模型；训练用于多特征目标识别的第二模型；训练用于车牌识别的第三模型；

步骤S1：获取抓拍的过车图像，对过车图像运行第一模型进行处理分析，得出过车图像中全部的两/三轮车目标，并分别对这些两/三轮车目标进行轮廓选定及标定出目标位置及轮廓信息；

步骤S2：根据步骤S1中的两/三轮车目标的识别和定位结果，从过车图像中依次裁剪出全部的两/三轮车特写图像，分别对每一张特写图像均运行第二模型进行处理分析，找出每一张特写图像中多个特征目标分别在两/三轮车特写图像中的位置，并分别对这些特征目标进行轮廓选定得到特征目标的特写图像及标定出这些特征目标的目标位置及轮廓信息，其中的特征目标包括但不限于：车牌特征目标、驾乘人员头部特征目标、车辆改装特征目标；

步骤S3：根据步骤S2中得到的车牌特征目标的识别和定位结果，如果识别到车牌特征目标，用对应车牌特征目标的特写图像运行第三模型进行处理分析，进行车牌识别得到车牌号码；如果未识别到车牌特征目标，用对应的驾乘人员头部特征目标的特写图像运行第二模型进行处理分析，判断是否存在驾驶员的人脸特征目标，如果存在驾驶员的人脸特征目标，将包含人脸特征目标的特写图像推送到相应的人脸识别系统中进行身份识别；

步骤S4：根据步骤S2中的除车牌特征目标外的其它特征目标的识别和定位结果，用对应的特征目标的特写图像运行第二模型进行处理分析，判断所述两/三轮车被抓拍时是否存在违法行为；

步骤S5：根据步骤S4判断得到：两/三轮车被抓拍时存在违法行为，则将所述两/三轮车的违法信息整合进行人工复核，并上传相应的处罚平台，所述违法信息包括但不限于：两/三轮车的过车图像、两/三轮车特写图像、车牌号码、车辆违法行为、违法时间、违法地点。

2.如权利要求1所述的两/三轮车的违法行为的识别管理方法，其特征在于，所述步骤S2中的过车图像包括从车辆前面和/或车辆后面拍摄的过车图像。

3.如权利要求1或2所述的两/三轮车的违法行为的识别管理方法，其特征在于，所述步骤S4中两/三轮车的违法行为包括但不限于：使用伞具、驾乘人员未戴头盔、超载、闯禁行和逆行。

4.如权利要求1或2所述的两/三轮车的违法行为的识别管理方法，其特征在于，还包括步骤S6：根据步骤S4判断得到：两/三轮车被抓拍时没有存在违法行为，或根据步骤S3判断得到：两/三轮车被抓拍时未识别到车牌号码且未获得驾驶员的人脸特征目标，则将相应的两/三轮车的过车图像，当成是两/三轮车过车记录进行一定周期的保存。

5.如权利要求1或2所述的两/三轮车的违法行为的识别管理方法，其特征在于，所述第一模型的训练包括以下步骤：(1)收集包含从车辆前面或车辆后面拍摄的路面行驶的两/三轮车的过车图像，用数据标注软件，对过车图像中的两/三轮车区域进行人工标注，设定特征目标名称；(2)用已标注的数据用通用的AI目标检测模型进行训练，获得用于两/三轮车目标识别的第一模型。

6.如权利要求1或2所述的两/三轮车的违法行为的识别管理方法，其特征在于，所述第二模型的训练包括以下步骤：(1)收集通过第一模型检测出的两/三轮车特写图像，对两/三轮车特写图像中的特征目标进行标注，所述特征目标包括但不限于：车辆改装特征目标、驾乘人员头部特征目标和车牌特征目标；(2)用已标注的特征目标的特写图像训练多特征目标检测模型，获得用于多特征目标识别的第二模型。

7.如权利要求1或2所述的两/三轮车的违法行为的识别管理方法，其特征在于，所述第三模型的训练包括以下步骤：(1)收集通过第二模型检测出的车牌特征目标的特写图像，对车牌特征目标的特写图像中的各个字符进行标注；(2)用已标注的字符的特写图像训练字符检测模型，获得用于车牌识别的第三模型。