【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，特别涉及一种视频流识别方法及识别装置、可读存储介质。
技术介绍
1、汽车衡作为生产企业计量的重要工具，肩负着全公司购进、销售、内转物料的计量重任。对于在过磅时需要卡车司机下称的计量系统而言，如果称重时，有人在称台或者卡车上停留，会导致计量不准确，造成公司财产受损。
2、一般的防范措施是在汽车衡的多个方位安装摄像头，然后派专员在监控厅对多幅画面进行监视。这种方法需确保监控画面前24小时有人值守，当监控画面较多时，容易导致漏检，防范效果受个人因素的影响较大。
3、随着近几年以深度神经网络为主导的深度学习领域的火热发展，许多深度学习算法被应用于计算机视觉任务中，用于替代人工完成许多图像识别相关的任务。对于汽车衡这种安装在室外的识别对象，现场环境较为复杂，如何采用深度学习算法对汽车衡区域有人的视频流进行准确识别，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种视频流识别方法及识别装置、可读存储介质，实现了基于实例分割和目标检...
【技术保护点】
1.一种视频流识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的视频流识别方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的视频流识别方法，其特征在于，在所述获取视频流中的目标图像的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的视频流识别方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行实例分割，确定所述汽车衡和过磅车辆的分割图像的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的视频流识别方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行目标检测，确定行人的边界框的步骤，具体包括：
6.根据权利要求1所述的视频流识别方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种视频流识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的视频流识别方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的视频流识别方法，其特征在于，在所述获取视频流中的目标图像的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的视频流识别方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行实例分割，确定所述汽车衡和过磅车辆的分割图像的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的视频流识别方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行目标检测，确定行人的边界框的步骤，具体包括：
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