【技术实现步骤摘要】
一种车辆属性识别方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及车辆属性识别
，尤其涉及一种车辆属性识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着社会的进步与发展，各种摄像设备已经在我们的生活中得到了普及。为了加强城市、社区、校园等场景的安防工作建设，从边缘监控设备获得的监控图像数据中快速得到有价值的信息，对于机关人员、安防人员等工作人员的安防工作来说尤为重要。近年来，以人工智能技术为核心的各种智能化产品正在慢慢走进大众的视野。让人工智能技术为社会的安防工作保驾护航以是大势所趋，作为人工智能领域的重要分支，计算机视觉已经日渐成熟，尤其是基于深度学习的目标检测和目标属性识别技术。图像的目标属性识别就是对视频图像里的车辆目标进行检测与特征提取，自动判定车辆的各个属性。精准的车辆属性信息，能够帮助开展各类基于车辆照片的分析工作。目前，已被广泛运用于刑事侦查、目标追踪等领域。现有的车辆属性识别技术在车辆属性识别任务中，为了预测某一特定车辆属性的存在，需要对该车辆属性相关的区域进行局部化，并对车辆属性特定区域进行标注...
【技术保护点】
1.一种车辆属性识别方法，其特征在于，所述方法包括步骤：/n获取待识别车辆视频数据，所述待识别车辆视频数据包括多帧待识别车辆图像，每帧所述待识别车辆图像包括待识别车辆属性；/n将所述待识别车辆视频数据输入到预设的融合模型中，提取所述待识别车辆视频数据中多帧待识别车辆图像的空间维度特征以及时间维度特征，并根据所述空间维度特征以及所述时间维度特征输出所述待识别车辆属性的识别结果，所述预设的融合模型包括图像特征提取层以及时序特征提取层；/n所述将所述待识别车辆视频数据输入到预设的融合模型中，提取所述待识别车辆视频数据的空间维度特征以及时间维度特征，并根据所述空间维度特征以及所述时...
【技术特征摘要】
1.一种车辆属性识别方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
获取待识别车辆视频数据，所述待识别车辆视频数据包括多帧待识别车辆图像，每帧所述待识别车辆图像包括待识别车辆属性；
将所述待识别车辆视频数据输入到预设的融合模型中，提取所述待识别车辆视频数据中多帧待识别车辆图像的空间维度特征以及时间维度特征，并根据所述空间维度特征以及所述时间维度特征输出所述待识别车辆属性的识别结果，所述预设的融合模型包括图像特征提取层以及时序特征提取层；
所述将所述待识别车辆视频数据输入到预设的融合模型中，提取所述待识别车辆视频数据的空间维度特征以及时间维度特征，并根据所述空间维度特征以及所述时间维度特征输出所述待识别车辆属性的识别结果的步骤包括：
将所述待识别车辆视频数据输入到所述图像特征提取层中，提取所述待识别车辆视频数据中每帧待识别车辆图像的空间维度特征；
将所述多帧待识别车辆图像的空间维度特征进行叠加并输入到所述时序特征提取层中，以提取所述多帧待识别车辆图像的时间维度特征，根据所述空间维度特征以及所述时间维度特征输出所述待识别车辆属性的识别结果。
2.如权利要求1所述的车辆属性识别方法，其特征在于，所述图像特征提取层包括残差网络，所述残差网络包括卷积层、残差层以及全连接层，所述将所述待识别车辆视频数据输入到所述图像特征提取层中，提取所述待识别车辆视频数据中每帧待识别车辆图像的空间维度特征的步骤包括：
将所述待识别车辆视频数据中的单帧待识别车辆图像输入到所述卷积层进行降维处理，得到降维图像；
将所述降维图像输入所述残差层进行空间向量转换，得到空间特征向量；
将所述空间特征向量输入所述全连接层进行计算，得到得分向量，根据所述得分向量得到所述每帧待识别车辆图像的空间维度特征。
3.如权利要求2所述的车辆属性识别方法，其特征在于，所述时序特征提取层包括循环神经网络以及注意力机制，所述将所述多帧待识别车辆图像的空间维度特征进行叠加并输入到所述时序特征提取层中，以提取所述多帧待识别车辆图像的时间维度特征，根据所述空间维度特征以及所述时间维度特征输出所述待识别车辆属性的识别结果的步骤包括：
将所述多帧待识别车辆图像的空间维度特征一同输入到所述循环神经网络进行时序特征提取，得到对应的时间维度特征；
将所述多帧待识别车辆图像的空间维度特征以及时间维度特征输入所述注意力机制中进行拟合处理，输出所述待识别车辆图像的识别结果。
4.如权利要求3所述的车辆属性识别方法，其特征在于，所述时序特征提取层还包括输入层，所述将所述多帧待识别车辆图像的空间维度特征进行叠加并输入到所述时序特征提取层中，以提取所述多帧待识别车辆图像的时间维度特征，根据所述空间维度特征以及所述时间维度特征输出所述待识别车辆属性的识别结果的步骤还包括：
将所述多帧待识别车辆图像的空间维度特征输入所述输入层进行放大处理，得到放大后的空间维...
【专利技术属性】
技术研发人员：武大硕，闫潇宁，
申请(专利权)人：深圳市安软科技股份有限公司，深圳市安软慧视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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