[发明专利]危险品车辆图像识别方法及其相关设备

说明书

本发明属于危险品车辆识别技术领域，具体涉及一种危险品车辆图像识别方法及其相关设备。其中方法包括：获取待识别图片；对待识别图片进行分类识别，得到二分类结果，对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；当二分类结果为大中型车辆后，判断是否存在第一特殊标识，第一特殊标识的个数大于等于预设标识数量时，对大中型车辆标记识别为危险品车辆；当存在的第一特殊标识的个数小于预设标识数量时，判断是否存在第二特殊标识，若存在第二特殊标识，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。本发明通过三阶段递进识别过程，有效降低one‑stage这类识别算法存在漏报导致管理漏洞。

技术领域

本发明属于危险品车辆识别技术领域，具体涉及一种危险品车辆图像识别方法及其相关设备。

背景技术

随着改革开放的进程加快，我国的危化品的需求量在不断地增长，基于安全和成本的考虑，目前仍然使用的是陆地运输的方式。危化品车辆是一个移动的危险源，据不完全统计有77％的危化品事故是发生在运输过程中。目前危化车辆的管理更多的是靠运输公司自行管理，道路管理部门比较难以进行监管。

基于人工智能的危险品车辆识别也是近年来一个研究和应用方向。目前目前为止，公开的资料显示，危险品车辆识别主要以one-stage的方式，如基于YOLO进行一阶段识别，通过不断完善样本库，调整模型参数提高识别的效果。但在实际应用中，危险品车辆由于安全隐患大，往往需要保证不能漏报。传统的方式是通过调整识别输出分类的阈值，存在漏报导致管理漏洞。

发明内容

本发明针对现有的危险品车辆识别只进行单次检测的方式，容易存在漏报导致管理漏洞的技术问题，目的在于提供一种危险品车辆图像识别方法及其相关设备。

一种危险品车辆图像识别方法，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。

可选的，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。

可选的，所述预设的第一分类模型为预设的YOLO目标检测模型。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，所述对所述目标图像进行归一化处理，包括：