[发明专利]一种图像识别检测开关门的方法及装置

权利要求书

1.一种图像识别检测开关门的方法，其特征在于，包括如下具体步骤：

步骤一，获取图像，通过公交车中摄像装置获取开关门图像或视频，并将图像或视频转换成对应的图像格式；

步骤二，从步骤一中获取图像样本集，并对所述样本图像集进行开关门状态的人工分类，使用分类好的图像训练深度神经网络，得出深度神经网络开关门检测模型；

步骤三，通过训练好的深度神经网络模型对所述获取图像进行分析，输出开关门状态的指令；

步骤四，使用状态变换算法对当前的开关门状态和上述指令进行对比分析，通过连续数次的判断结果中是否存在超过一定比例阈值的需要转换状态，判断当前状态是否需要转换；

步骤五，输出开关门状态转换信号。

2.根据权利要求1所述的一种图像识别检测开关门的方法，其特征在于，步骤二中所述样本图像集中的图像包含了在不同车型，不同时间，不同天气、不同摄像头位置和角度的图像。

3.根据权利要求1所述的一种图像识别检测开关门的方法，其特征在于，所述输出方式可以通过计算机可读取方式发送。

4.根据权利要求1所述的一种图像识别检测开关门的方法，其特征在于，所述深度神经网络模型包括预处理过程、若干卷积层、若干全连接层、softmax层，其中通过所述预处理过程，使得图片保持一定的结构，输入到所述卷积层中，所述卷积层提取图像的特征输入到所述全连接层，所述全连接层使用提取的图像特征对图像进行分类并输入到所述softmax层，所述softmax层是把全连接层的输出进行规范，以概率总和为1的形式对各个类别的预测概率进行计算。

5.根据权利要求1-4所述的任一种图像识别检测开关门的方法，其特征在于，步骤四中当所述连续次数大于4次，当超过55%的次数的判断结果都是需要转换状态时，当前的开关门状态模式为转换状态。

6.根据权利要求5所述的一种图像识别检测开关门的方法，其特征在于，所述连续次数为7次，当连续的7次的判断结果中有4次都是需要转换状态，则当前的状态模式为状态转换状态。

7.一种图像识别检测开关门的装置，其特征在于，包含获取单元、开关门检测单元、判断单元、输出单元，以上单元依次按顺序电连接；

所述获取单元，用于获取图像，通过公交车中摄像装置获取开关门图像或视频，并将图像或视频转换成对应的图像格式；

所述开关门检测单元，用于对从获取单元获取的图像样本集进行开关门状态的人工分类，再使用分类好的图像训练深度神经网络，得出深度神经网络开关门检测模型，通过训练好的深度神经网络模型对所述获取图像进行分析，输出开关门状态的指令；

所述判断单元，用于通过使用状态变换算法对当前的开关门状态和上述指令进行对比分析，通过连续数次的判断结果中是否存在超过一定比例阈值的需要转换状态，判断当前状态是否需要转换；

所述输出单元，输出开关门状态转换信号。

8.根据权利要求7所述的一种图像识别检测开关门的装置，其特征在于，所述样本图像集中的图像包含了在不同车型，不同时间，不同摄像头位置和角度的图像。

9.根据权利要求7所述的一种图像识别检测开关门的装置，其特征在于，所述输出方式可以通过计算机可读取方式发送。

10.根据权利要求7-9所述的任一种图像识别检测开关门的装置，其特征在于，当所述连续次数大于4次，当超过55%的次数的判断结果都是需要转换状态时，当前的开关门状态模式为转换状态。