[发明专利]一种区域占用检测方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号: | 202210080333.4 | 申请日: | 2022-01-24 |
| 公开(公告)号: | CN114511825A | 公开(公告)日: | 2022-05-17 |
| 发明(设计)人: | 余一宽;张先炳 | 申请(专利权)人: | 上海商汤智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G06V20/54 | 分类号: | G06V20/54;G06V20/52;G06K9/62;G06V10/40;G06V10/774 |
| 代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 马丽;张颖玲 |
| 地址: | 200233 上海市徐*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 区域 占用 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种区域占用检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取真实场景对应的场景标注信息和多个场景图像;所述场景标注信息用于在所述场景图像中标注所述真实场景中第一类别车辆的专用区域;
对所述多个场景图像进行识别,得到每一所述场景图像中的至少一个车辆的车辆信息;所述车辆信息包括每一所述车辆的类别信息和位置信息;
基于每一所述场景图像对应的每一所述车辆的类别信息和位置信息,以及所述场景标注信息,确定所述专用区域是否被第二类别车辆占用;所述第二类别车辆不同于所述第一类别车辆。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于每一所述场景图像对应的每一所述车辆的类别信息和位置信息,以及所述场景标注信息,确定所述专用区域是否被第二类别车辆占用,包括:
基于每一所述场景图像对应的每一所述车辆的类别信息,确定包含所述第二类别车辆的多个车辆图像;
响应于所述车辆图像中的第二类别车辆的区域占用比例不小于预设的比例阈值,确定所述车辆图像为目标图像;其中,所述区域占用比例基于所述第二类别车辆的位置信息和所述场景标注信息确定;
基于至少一个所述目标图像,确定所述专用区域是否被第二类别车辆占用。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于至少一个所述目标图像,确定所述专用区域是否被第二类别车辆占用,包括:
响应于以下至少之一,确定所述专用区域被第二类别的车辆占用:
至少一个所述目标图像的实时帧数大于预设的帧数阈值、所述目标图像之间的最大时间间隔大于预设的第一时间阈值、所述专用区域被所述第二类别车辆占用的时间大于预设的第二时间阈值。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述专用区域被所述第二类别的车辆占用的情况下,生成携带举证数据的告警信息;所述举证数据用于举证所述专用区域被所述第二类别车辆占用;
其中,所述举证数据包括以下至少之一:视频数据和至少一个举证图像。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述举证数据包括视频数据的情况下,响应于检测到所述专用区域被所述第二类别的车辆占用,录制所述专用区域的占用视频作为所述视频数据,直至达到预设的停止条件。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述举证数据包括至少一个举证图像的情况下,从至少一个所述目标图像中筛选举证图像;其中,筛选出的任意两个举证图像中,所述第二类别车辆的位移大于预设的位移阈值,并且至少一个举证图像携带所述第二类别车辆的车辆标识。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,通过车辆识别模型对所述多个场景图像进行识别,得到每一所述场景图像中的至少一个车辆的车辆信息;所述车辆识别模型的训练方法,包括:
通过包含第一车辆图像的第一训练集,对初始模型中的特征提取网络进行自监督训练;
通过包含第二车辆图像以及真实标签的第二训练集,对所述初始模型中的至少一个功能网络模块进行训练,得到中间识别模型;
通过所述中间识别模型从所述第一训练集中,筛选包含所述第一类别车辆的第三车辆图像,作为第三训练集;
至少基于所述第三训练集对所述中间识别模型进行训练,得到所述车辆识别模型。
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