[发明专利]危险品车辆图像识别方法及其相关设备

权利要求书

1.一种危险品车辆图像识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图片；

通过预设的第一分类模型对所述待识别图片进行分类识别，得到二分类结果，所述二分类结果为大中型车辆或非大中型车辆，对所述二分类结果为非大中型车辆标记识别为普通车辆或无车辆；

当所述二分类结果为大中型车辆后，通过预设的第二分类模型判断所述大中型车辆是否存在第一特殊标识，所述第一特殊标识的个数大于等于预设标识数量时，对所述大中型车辆标记识别为危险品车辆；

当所述大中型车辆存在的所述第一特殊标识的个数小于预设标识数量时，通过预设的第三分类模型判断所述大中型车辆是否存在第二特殊标识，若存在所述第二特殊标识，则标记识别为疑似危险品车辆，否则标记识别为普通车辆；

输出标记识别结果。

2.如权利要求1所述的危险品车辆图像识别方法，其特征在于，所述获取待识别图片，包括：

接收视频监控系统发送的图片作为所述待识别图片；

或接收摄像头发送的视频流，通过对所述视频流截取单帧图片作为所述待识别图片。

3.如权利要求1所述的危险品车辆图像识别方法，其特征在于，所述预设的第一分类模型为预设的YOLO目标检测模型。

4.如权利要求1所述的危险品车辆图像识别方法，其特征在于，所述大中型车辆包括轿车、摩托车和三轮车之外的汽车，所述大中型车辆包括客车和货车。

5.如权利要求1至4中任意一项所述的危险品车辆图像识别方法，其特征在于，当所述二分类结果为大中型车辆后，通过预设的第二分类模型判断所述大中型车辆是否存在第一特殊标识之前，包括当所述二分类结果为大中型车辆后，将所述待识别图片进行图像归一化：

将所述二分类结果为大中型车辆对应的待识别图片中的所述大中型车辆进行提取，得到目标图像；

对所述目标图像进行归一化处理，得到归一化处理后的图像，对所述归一化处理后的图像输入所述第二分类模型来判断所述大中型车辆是否存在第一特殊标识。

6.如权利要求5所述的危险品车辆图像识别方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行归一化处理，包括：

使用图像金字塔向上采样后归一化为512*512的图像，得到归一化处理后的图像。

7.如权利要求5所述的危险品车辆图像识别方法，其特征在于，所述通过预设的第二分类模型判断所述大中型车辆是否存在第一特殊标识，包括：

采用预设的残差神经网络模型判断所述归一化处理后的图像中所述大中型车辆是否存在所述第一特殊标识；

所述通过预设的第三分类模型判断所述大中型车辆是否存在第二特殊标识，包括：

采用经机器学习方法进行训练后的所述第三分类模型判断所述归一化处理后的图像中所述大中型车辆是否存在所述第二特殊标识。

8.一种危险品车辆图像识别装置，其特征在于，包括：

获取数据模块，用于获取待识别图片；

第一次识别模块，用于通过预设的第一分类模型对所述待识别图片进行分类识别，得到二分类结果，所述二分类结果为大中型车辆或非大中型车辆，对所述二分类结果为非大中型车辆标记识别为普通车辆或无车辆；

第二次识别模块，用于当所述二分类结果为大中型车辆后，通过预设的第二分类模型判断所述大中型车辆是否存在第一特殊标识，所述第一特殊标识的个数大于等于预设标识数量时，对所述大中型车辆标记识别为危险品车辆；

第三次识别模块，用于当所述大中型车辆存在的所述第一特殊标识的个数小于预设标识数量时，通过预设的第三分类模型判断所述大中型车辆是否存在第二特殊标识，若存在所述第二特殊标识，则标记识别为疑似危险品车辆，否则标记识别为普通车辆；

输出模块，用于输出标记识别结果。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述的危险品车辆图像识别方法的步骤。

10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述的危险品车辆图像识别方法的步骤。