车辆落水识别方法和装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115063757A(43)申请公布日2022.09.16(21)申请号202210729674.X(22)申请日2022.06.24(71)申请人杭州鸿泉物联网技术股份有限公司地址310000浙江省杭州市滨江区西兴街道协同路258号二层210室(72)发明人罗芙荣朱海荣陈博杨玉玲叶飞虎俞立刘浩淼(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002专利代理师赵娜(51)Int.Cl.G06V20/54(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/82(2022.01)权利要求书2页说明书9页附图5页(54)发明名称车辆落水识别方法和装置(57)摘要本发明提供一种车辆落水识别方法和装置，方法包括：获取车辆前端图像和车辆后端图像并进行预处理，得到车辆前端目标图像和车辆后端目标图像；将车辆前端目标图像和车辆后端目标图像输入至第一图像识别模型，得到第一图像识别模型输出的第一图像识别信息；根据第一图像识别信息，若车辆前端目标图像和车辆后端目标图像均非遮挡图像或模糊图像，则输入至第二图像识别模型，得到第二图像识别模型输出的第二图像识别信息，根据第二图像识别信息，得到车辆落水识别信息。本发明通过第一图像识别模型识别出遮挡图像和模糊图像，通过第二图像识别模型识别出图像所属的类别，得到车辆落水识别信息，能够有效避免识别错误的情况。CN115063757ACN115063757A权利要求书1/2页1.一种车辆落水识别方法，其特征在于，包括：获取车辆前端图像和车辆后端图像，对所述车辆前端图像和所述车辆后端图像进行预处理，得到车辆前端目标图像和车辆后端目标图像；将所述车辆前端目标图像和所述车辆后端目标图像输入至第一图像识别模型，得到所述第一图像识别模型输出的第一图像识别信息，所述第一图像识别信息用于表示所述车辆前端目标图像和所述车辆后端目标图像是否为遮挡图像或者模糊图像；若所述车辆前端目标图像和所述车辆后端目标图像均非遮挡图像或模糊图像，则将所述车辆前端目标图像和所述车辆后端目标图像输入至第二图像识别模型，得到所述第二图像识别模型输出的第二图像识别信息，所述第二图像识别信息用于表示所述车辆前端目标图像的类别和所述车辆后端目标图像的类别；根据所述车辆前端目标图像的类别和所述车辆后端目标图像的类别，得到车辆落水识别信息。2.根据权利要求1所述的车辆落水识别方法，其特征在于，所述第二图像识别信息用于表示所述车辆前端目标图像的类别和所述车辆后端目标图像的类别，包括：所述第二图像识别信息用于表示所述车辆前端目标图像的类别为道路类别、水面类别或非道路水面类别，还用于表示所述车辆后端目标图像为道路类别、水面类别或非道路水面类别。3.根据权利要求2所述的车辆落水识别方法，其特征在于，所述第二图像识别模型基于道路类别图像、水面类别图像或非道路水面类别图像训练得到，其中，所述水面类别图像基于无人机获取。4.根据权利要求3所述的车辆落水识别方法，其特征在于，所述道路类别图像、所述水面类别图像和所述非道路水面类别图像均包括不同场景下的图像，若图像的数量低于目标值，则基于图像增强库对图像进行数据增强，得到训练数据集。5.根据权利要求1所述的车辆落水识别方法，其特征在于，还包括：根据所述车辆落水识别信息，发出车辆解锁信号和联动报警信号。6.根据权利要求1所述的车辆落水识别方法，其特征在于，还包括：获取不同时刻的所述车辆落水识别信息，得到当前车辆落水状态，将所述当前车辆落水状态加入历史车辆落水状态队列，以实时跟踪车辆落水状态。7.一种车辆落水识别装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取车辆前端图像和车辆后端图像，对所述车辆前端图像和所述车辆后端图像进行预处理，得到车辆前端目标图像和车辆后端目标图像；第一识别模块，用于将所述车辆前端目标图像和所述车辆后端目标图像输入至第一图像识别模型，得到所述第一图像识别模型输出的第一图像识别信息，所述第一图像识别信息用于表示所述车辆前端目标图像和所述车辆后端目标图像是否为遮挡图像或者模糊图像；第二识别模块，用于若所述车辆前端目标图像和所述车辆后端目标图像均非遮挡图像或模糊图像，则将所述车辆前端目标图像和所述车辆后端目标图像输入至第二图像识别模型，得到所述第二图像识别模型输出的第二图像识别信息，所述第二图像识别信息用于表示所述车辆前端目标图像的类别和所述车辆后端目标图像的类别；2CN115063757A权利要求书2/2页确定模块，用于根据所述车辆前端目标图像的类别和所述车辆后端目标图像的类别，得到车辆落水识别信息。8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，