一种目标识别方法、装置、终端设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请适用于目标识别技术领域，提供了一种目标识别方法、装置、终端设备及可读存储介质，该方法包括：获取加油站作业场景下的作业区域图像，作业区域图像中包含第一待识别目标，第一待识别目标为可见类目标和/或未见类目标；提取第一待识别目标的视觉特征图，得到第一视觉特征图；依据形状、大小、颜色、材质及功能中的至少一项语义维度，基于第一视觉特征图，确定第一待识别目标的第一语义特征向量；基于第一语义特征向量对第一待识别目标所属类别进行识别。本申请可以对加油站作业场景下的可见类目标和未见类目标进行识别。的可见类目标和未见类目标进行识别。的可见类目标和未见类目标进行识别。

【技术实现步骤摘要】
一种目标识别方法、装置、终端设备及可读存储介质


[0001]本申请属于目标识别
，尤其涉及一种目标识别方法、装置、终端设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]在进行加油作业和卸油作业时，往往会由于工作人员作业不规范导致作业过程存在较大安全隐患，因此，为了确保人员和财产的安全，避免危险事故的发生，需要对作业场景下可能会导致安全隐患的目标进行识别。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种目标识别方法、装置、终端设备及可读存储介质，可以对加油站作业场景下的可见类目标和未见类目标进行识别。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种目标识别方法，该方法包括：
[0005]获取加油站作业场景下的作业区域图像，所述作业区域图像中包含第一待识别目标，所述第一待识别目标为可见类目标和/或未见类目标；
[0006]提取所述第一待识别目标的视觉特征图，得到第一视觉特征图；
[0007]依据形状、大小、颜色、材质及功能中的至少一项语义维度，基于所述第一视觉特征图，确定所述第一待识别目标的第一语义特征向量；
[0008]基于所述第一语义特征向量对所述第一待识别目标所属类别进行识别。
[0009]第二方面，本申请实施例提供了一种目标识别装置，该装置包括：
[0010]图像获取模块，用于获取加油站作业场景下的作业区域图像，所述作业区域图像中包含第一待识别目标，所述第一待识别目标为可见类目标和/或未见类目标；
[0011]视觉特征提取模块，用于提取所述第一待识别目标的视觉特征图，得到第一视觉特征图；
[0012]语义特征确定模块，用于依据形状、大小、颜色、材质及功能中的至少一项语义维度，基于所述第一视觉特征图，确定所述第一待识别目标的第一语义特征向量；
[0013]识别模块，用于基于所述第一语义特征向量对所述第一待识别目标所属类别进行识别。
[0014]第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中所述的一种目标识别方法。
[0015]第四方面，本申请实施例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第一方面中所述的一种目标识别方法。
[0016]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中所述的一种目标识别方法。
[0017]本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请获取加油站作业场景下的作业区域图像，作业区域图像中包含第一待识别目标，第一待识别目标为可见类目标和/或未见类目标；提取第一待识别目标的视觉特征图，得到第一视觉特征图；依据形状、大小、颜色、材质及功能中的至少一项语义维度，基于第一视觉特征图，确定第一待识别目标的第一语义特征向量；基于第一语义特征向量对第一待识别目标所属类别进行识别。本申请基于第一语义特征向量可以对加油站作业场景下的可见类目标和未见类目标进行识别。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，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。
[0019]图1是本申请一实施例提供的一种目标识别方法的流程示意图；
[0020]图2是本申请一实施例提供的视觉特征提取网络获取方法的流程示意图；
[0021]图3是本申请一实施例提供的一种目标识别装置的示意性结构框图；
[0022]图4是本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0024]应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0025]还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0026]如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0027]另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0028]在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0029]实施例一：
[0030]请参阅图1，图1示出了本申请提供的一种目标识别方法的示意性流程。
[0031]步骤101，获取加油站作业场景下的作业区域图像，作业区域图像中包含第一待识别目标，第一待识别目标为可见类目标和/或未见类目标。
[0032]可选地，获取作业区域图像包括：对加油作业或卸油作业过程进行视频采集，得到作业视频，基于作业视频获取作业区域图像，例如，对作业视频进行帧采样，得到作业区域图像。
[0033]可见类目标包括但不限于车轮、三角木、静电夹、软警戒带、硬质警戒架、接油盒、灭火器、灭火毯、工服、安全帽、防护栏、卸油管汇盖、气管、油管、油箱盖、工作人员等在加油站作业场景下容易采集图像数据的目标。
[0034]未见类目标包括但不限于移动终端、明火、烟头等在加油站作业场景下难以采集图像数据的目标。
[0035]步骤102，提取第一待识别目标的视觉特征图，得到第一视觉特征图。
[0036]可选地，提取第一待识别目标的视觉特征图，得到第一视觉特征图，包括：将本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取加油站作业场景下的作业区域图像，所述作业区域图像中包含第一待识别目标，所述第一待识别目标为可见类目标和/或未见类目标；提取所述第一待识别目标的视觉特征图，得到第一视觉特征图；依据形状、大小、颜色、材质及功能中的至少一项语义维度，基于所述第一视觉特征图，确定所述第一待识别目标的第一语义特征向量；基于所述第一语义特征向量对所述第一待识别目标所属类别进行识别。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述第一待识别目标的视觉特征图，得到第一视觉特征图，包括：将所述作业区域图像输入视觉特征提取网络，得到所述第一视觉特征图；所述基于所述第一视觉特征图，确定所述第一待识别目标的第一语义特征向量，包括：将所述第一视觉特征图输入语义特征获取网络，得到所述第一语义特征向量；其中，所述视觉特征提取网络和所述语义特征获取网络为基于零样本学习机制训练得到的。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述作业区域图像输入视觉特征提取网络之前，所述方法还包括：获取训练图像，所述训练图像中包含第二待识别目标，所述第二待识别目标为所述可见类目标；将所述训练图像输入第一神经网络，得到第二视觉特征图，并将所述第二视觉特征图输入第二神经网络，得到第二语义特征向量；基于所述第二语义特征向量，对所述第二待识别目标所属类别进行识别，得到至少两个第一锚框，所述第一锚框为预测得到的包含所述第二待识别目标的部分或全部的锚框；基于所述第一锚框和对应的第二锚框之间的位置差异，构建第一损失函数，所述第二锚框为标注得到的包含所述第二待识别目标的锚框；利用所述第一损失函数对所述第一神经网络进行训练，得到所述视觉特征提取网络。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，每一项所述语义维度对应至少两个维度类别，所述方法还包括：获取每一所述第一锚框...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宇豪，曹伟朋，刘晔，明仲，陈贞儒，顾杜娟，尤扬，
申请(专利权)人：绿盟科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：