一种非机动车载人识别方法、装置及相关设备制造方法及图纸

本申请公开了一种非机动车载人识别方法，包括对目标视频帧进行目标检测，获得非机动车目标；对所述非机动车目标进行区域划分，获得人体区域和车辆区域；对所述人体区域进行多卷积特征提取，获得第一特征图；对所述车辆区域进行池化下采样处理，获得第二特征图；对所述第一特征图和所述第二特征图进行拼接，获得综合特征图；根据所述综合特征图中的特征信息确定所述非机动车目标是否载人。应用本申请所提供的技术方案，可以对非机动车进行载人识别，进而有效保证交通安全。本申请还公开了一种非机动车载人识别装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。均具有上述有益效果。均具有上述有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种非机动车载人识别方法、装置及相关设备


[0001]本申请涉及智能交通
，特别涉及一种非机动车载人识别方法，还涉及一种非机动车载人识别装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着国家经济的快速发展，体现在道路交通上的问题也越来越多。为了避开拥挤的交通实现出行方便的目的，很多人选择电瓶车等非机动车出行。在实际的道路交通环境下，由于非机动车缺乏保护措施，这就造成了使用非机动车的人们在道路行驶时成为弱势的一方，在行驶中更加容易发生危险，受伤害的程度也更深。据有关部门的统计表明，目前发生的非机动车严重事故许多都是跟载人有关，所以解决非机动车载人问题是降低非机动车事故首要解决的问题。目前道路交通法所管制的多限于电动车等载人危险性高的非机动车，现有技术通过深度学习的方法进行载人检测，并未进行目标的细致分类，在目标密集等复杂场景下，检出效率低下，且存在诸多的误判，影响判罚准确度。
[0003]因此，如何对非机动车进行精准且高效的载人识别，进而有效保证交通安全是本领域技术人员亟待解决的问题。
专利技术内容
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非机动车载人识别方法，其特征在于，包括：对目标视频帧进行目标检测，获得非机动车目标；对所述非机动车目标进行区域划分，获得人体区域和车辆区域；对所述人体区域进行多卷积特征提取，获得第一特征图；对所述车辆区域进行池化下采样处理，获得第二特征图；对所述第一特征图和所述第二特征图进行拼接，获得综合特征图；根据所述综合特征图中的特征信息确定所述非机动车目标是否载人。2.根据权利要求1所述的非机动车载人识别方法，其特征在于，所述对目标视频帧进行目标检测，获得非机动车目标，包括：利用目标检测模型对所述目标视频帧进行目标检测，获得所述非机动车目标。3.根据权利要求2所述的非机动车载人识别方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练过程包括：获取模型训练样本，所述模型训练样本包括真实目标样本和相似目标样本；将所述相似目标样本输入至特征区域归零模型进行处理，获得处理后的相似目标样本；利用所述真实目标样本和所述处理后的相似目标样本进行模型训练，获得目标检测模型。4.根据权利要求3所述的非机动车载人识别方法，其特征在于，所述利用所述真实目标样本和所述处理后的相似目标样本进行模型训练，获得目标检测模型，包括：统计所述真实目标样本的第一样本数量、所述处理后的相似目标样本的第二样本数量、训练样本总数量；根据所述第一样本数量、所述第二样本数量以及所述训练样本总数量计算获得类别惩罚因子；基于所述类别惩罚因子构建第一损失函数；利用所述真实目标样本和所述处理后的相似目标样本进行模型训练，获得所述第一损失函数的损失值达到第一预设条件的目标检测模型。5.根据权利要求1所述的非机动车载人识别方法，其特征在于，所述利用目标检测模型对目标视频帧进行目标检测，获得非机动车目标之后，对所述非机动车目标进行识别，确定所述非机动车目标是否载人的过程具体由载人识别模型实现。6.根据权利要求5所述的非机动车载人识别方法，其特征在于，所述载人识别模型的训练过...

【专利技术属性】
技术研发人员：路通，
申请(专利权)人：济南博观智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：