一种摩托车载人识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种摩托车载人识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取监控设备采集的监控图像；识别监控图像中的摩托车；根据监控设备对监控图像的采集方向的类型，确定监控图像中摩托车的载人数量。可见，本方案中，能够自动确定摩托车的载人数量，实现了自动识别摩托车载人，不需要依靠交警或者交通协管员人工识别摩托车载人的情况，减少了人力耗费。力耗费。力耗费。

【技术实现步骤摘要】
一种摩托车载人识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种摩托车载人识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]摩托车，是一种由燃油机驱动，靠手把操纵前轮转向的两轮车。摩托车的行驶速度较快，使用摩托车载人存在一定的安全风险。一些地区针对摩托车载人的情况制定了相关管理办法，例如，道路交通场景中，不允许存在摩托车载人的情况，或者，一台摩托车上的骑乘人员数量不超过两人，等等。
[0003]目前，通常只能依靠交警或者交通协管员人工识别摩托车载人的情况，耗费较多人力。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种摩托车载人识别方法、装置、设备及存储介质，以自动识别摩托车载人，减少人力耗费。
[0005]为达到上述目的，本专利技术实施例提供了一种摩托车载人识别方法，包括：
[0006]获取监控设备采集的监控图像；
[0007]识别所述监控图像中的摩托车；
[0008]根据所述监控设备对所述监控图像的采集方向的类型，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量。
[0009]可选的，所述识别所述监控图像中的摩托车，包括：
[0010]识别所述监控图像中的通行目标是否为二轮车辆且是否存在排气管；如果所述监控图像中的通行目标为二轮车辆且存在排气管，确定所述监控图像中的通行目标为摩托车；或者，
[0011]识别所述监控图像中的通行目标是否为二轮车辆且是否为摩托车车牌；如果所述监控图像中的通行目标为二轮车辆且所述通行目标的车牌是否为摩托车车牌，确定所述监控图像中的通行目标为摩托车。
[0012]可选的，所述根据所述监控设备对所述监控图像的采集方向的类型，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量，包括：
[0013]若所述监控设备对所述监控图像的采集方向的类型为正向采集或背向采集，则在所述监控图像中，识别所述摩托车所载人员的轮廓边缘；
[0014]基于识别出的轮廓边缘的数量，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量。
[0015]可选的，所述基于识别出的轮廓边缘的数量，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量，包括：
[0016]统计识别出的轮廓边缘的数量，作为第一数量；
[0017]基于识别出的各轮廓边缘之间的间距，确定重影轮廓边缘的数量，作为第二数量；
[0018]基于所述第一数量和所述第二数量，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量。
[0019]可选的，所述基于识别出的各轮廓边缘之间的间距，确定重影轮廓边缘的数量，作为第二数量，包括：
[0020]针对每两个轮廓边缘，确定该两个轮廓边缘之间的间距，作为第一间距，若所述第一间距小于第二预设阈值，则确定该两个轮廓边缘为重影轮廓边缘；
[0021]若所述第一间距不小于所述第二预设阈值，则分别识别该两个轮廓边缘相关联的预设类型的关键点，并确定该两个轮廓边缘相关联的同一类型的关键点之间的间距，作为第二间距；若所述第二间距小于第三预设阈值，则确定该两个轮廓边缘为重影轮廓边缘；
[0022]统计重影轮廓边缘的数量，作为第二数量。
[0023]可选的，所述摩托车所载人员的轮廓边缘包括以下任意一种或多种：所述摩托车所载每个人员的头部轮廓边缘、所述摩托车所载每个人员的肩部轮廓边缘、所述摩托车所载每个人员的脖颈轮廓边缘、所述摩托车所载每个人员的腿部轮廓边缘。
[0024]可选的，所述在所述监控图像中，识别所述摩托车所载人员的轮廓边缘，包括：
[0025]在所述监控图像中，分别识别所述摩托车所载每个人员的头肩轮廓边缘和腿部轮廓边缘；
[0026]所述基于识别出的轮廓边缘的数量，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量，包括：
[0027]若识别出的头肩轮廓边缘的数量与腿部轮廓边缘的数量相同，则基于该相同的数量，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量；
[0028]若识别出的头肩轮廓边缘的数量与腿部轮廓边缘的数量不同，则基于所述头肩轮廓边缘的数量与所述腿部轮廓边缘的数量中数值更大的数量，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量。
[0029]可选的，若所述监控设备对所述监控图像的采集方向的类型为侧向采集，所述方法还包括：
[0030]通过人头检测算法，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量。
[0031]为达到上述目的，本专利技术实施例还提供了一种摩托车载人识别装置，包括：
[0032]获取模块，用于获取监控设备采集的监控图像；
[0033]识别模块，用于识别所述监控图像中的摩托车；
[0034]第一确定模块，用于根据所述监控设备对所述监控图像的采集方向的类型，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量。
[0035]为达到上述目的，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；
[0036]存储器，用于存放计算机程序；
[0037]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任意一种摩托车载人识别方法。
[0038]为达到上述目的，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一种摩托车载人识别方法。
[0039]应用本专利技术所示实施例，获取监控设备采集的监控图像；识别监控图像中的摩托
车；根据监控设备对监控图像的采集方向的类型，确定监控图像中摩托车的载人数量。可见，本方案中，能够自动确定摩托车的载人数量，实现了自动识别摩托车载人，不需要依靠交警或者交通协管员人工识别摩托车载人的情况，减少了人力耗费。
[0040]当然，实施本专利技术的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1为本专利技术实施例提供的摩托车载人识别方法的第一种流程示意图；
[0043]图2a为本专利技术实施例提供的一种场景示意图；
[0044]图2b为本专利技术实施例提供的一种监控设备正向采集的摩托车的监控图像；
[0045]图2c为本专利技术实施例提供的一种监控设备背向采集的摩托车的监控图像；
[0046]图2d为本专利技术实施例提供的一种轮廓边缘的间距示意图；
[0047]图2e为本专利技术实施例提供的另一种场景示意图；
[0048]图2f为本专利技术实施例提供的一种监控设备从侧面采集的摩托车的监控图像示意图；
[0049]图3为本专利技术实施例提供的摩托车载人识别方法的第二种流程示意图；
[0050]图4为本专利技术实施例提供的一种摩托车载人识别装置的结构示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种摩托车载人识别方法，其特征在于，包括：获取监控设备采集的监控图像；识别所述监控图像中的摩托车；根据所述监控设备对所述监控图像的采集方向的类型，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述监控图像中的摩托车，包括：识别所述监控图像中的通行目标是否为二轮车辆且是否存在排气管；如果所述监控图像中的通行目标为二轮车辆且存在排气管，确定所述监控图像中的通行目标为摩托车；或者，识别所述监控图像中的通行目标是否为二轮车辆且是否为摩托车车牌；如果所述监控图像中的通行目标为二轮车辆且所述通行目标的车牌是否为摩托车车牌，确定所述监控图像中的通行目标为摩托车。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述监控设备对所述监控图像的采集方向的类型，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量，包括：若所述监控设备对所述监控图像的采集方向的类型为正向采集或背向采集，则在所述监控图像中，识别所述摩托车所载人员的轮廓边缘；基于识别出的轮廓边缘的数量，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于识别出的轮廓边缘的数量，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量，包括：统计识别出的轮廓边缘的数量，作为第一数量；基于识别出的各轮廓边缘之间的间距，确定重影轮廓边缘的数量，作为第二数量；基于所述第一数量和所述第二数量，确定所述监控图像中所述摩托车的载人数量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于识别出的各轮廓边缘之间的间距，确定重影轮廓边缘的数量，作为第二数量，包括：针对每两个轮廓边缘，确定该两个轮廓边缘之间的间距，作为第一间距，若所述第一间距小于第二预设阈值，则确定该两个轮廓边缘为重影轮廓边缘；若所述第一间距不小于所述第二预设阈值，则分别识别该两个轮廓边...

【专利技术属性】
技术研发人员：于建志，徐志军，
申请(专利权)人：杭州海康威视系统技术有限公司，
类型：发明
国别省市：