[发明专利]车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质，属于智能交通技术领域。本申请实施例提供了一种车辆识别方法，获取同一非载客车辆的多张目标抓拍图像；对每张目标抓拍图像进行人脸识别，得到多张人脸图像；基于多张人脸图像，确定非载客车辆内除司机之外的不同乘客的第一数量；当第一数量大于第一预设阈值时，确定非载客车辆为非法营运车辆。该方法通过对目标抓拍图像进行人脸识别，根据人脸识别结果确定非载客车辆中不同乘客的数量，通过比较不同乘客的数量和第一预设阈值，来确定该非载客车辆是否为非法营运车辆，而无需根据登记的非法营运车辆的车辆信息进行模型训练，提高了车辆识别的准确率。

技术领域

本申请涉及智能交通技术领域，特别涉及一种车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

当前许多城市出现越来越多的非法营运车辆。非法营运车辆是指没有依法取得营运权而以有偿服务实施非法营运的车辆。非法营运车辆不仅扰乱了正常的交通运输秩序，损害乘客的合法权益，严重时还会影响乘客的生命财产安全。而如何识别非法营运车辆成为亟需解决的问题。

相关技术中，主要是先从车管所获取多个非法营运车辆的车牌信息和多个合法营运车辆的车牌信息，然后根据多个非法营运车辆的车牌信息和多个合法营运车辆的车牌信息，获取多个非法营运车辆的过车数据和多个合法营运车辆的过车数据，对上述过车数据进行处理，得到过车数据的原始特征属性，该原始特征属性包括过车时间、卡口编号和车速。根据原始特征属性进行模型训练，得到非法营运车辆识别模型。根据该非法营运车辆识别模型识别过往车辆，确定过往车辆是否为非法营运车辆。

但相关技术中在训练得到非法营运车辆识别模型时，需要大量的非法营运车辆的车辆信息及合法营运车辆的车辆信息，而大部分非法营运车辆并不会在车管所登记其为非法营运车辆。因此，训练非法营运车辆识别模型时，只有少数的非法营运车辆的车辆信息。因此，通过上述方法训练得到的非法营运车辆识别模型在识别非法营运车辆时，错误率较高，识别准确率低。

发明内容

本申请实施例提供了一种车辆识别方法、装置、电子设备和存储介质,能够解决对非法营运车辆识别准确率低的问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种车辆识别方法，所述方法包括：

获取同一非载客车辆的多张目标抓拍图像，每张所述目标抓拍图像为抓拍时间在第一抓拍时间范围内，且抓拍地点在预设区域内的抓拍图像；

对每张所述目标抓拍图像进行人脸识别，得到多张人脸图像；

基于所述多张人脸图像，确定所述非载客车辆内除司机之外的不同乘客的第一数量；

当所述第一数量大于第一预设阈值时，确定所述非载客车辆为非法营运车辆。

在一种可能的实现方式中，所述当所述第一数量大于第一预设阈值时，确定所述非载客车辆为非法营运车辆，包括：

当所述第一数量大于所述第一预设阈值时，根据所述非载客车辆的每张所述目标抓拍图像的抓拍时间，统计抓拍时间在非法营运车辆对应的第二抓拍时间范围内的目标抓拍图像的第二数量；所述第二抓拍时间范围小于或者等于所述第一抓拍时间范围；

当所述第二数量大于第二预设阈值时，确定所述非载客车辆为非法营运车辆。

在另一种可能的实现方式中，所述当所述第一数量大于第一预设阈值时，确定所述非载客车辆为非法营运车辆，包括：

当所述第一数量大于所述第一预设阈值时，获取所述非载客车辆在第三抓拍时间范围内的出行轨迹，所述第三抓拍时间范围大于或者等于所述第一抓拍时间范围；

当所述出行轨迹覆盖的轨迹范围大于预设轨迹范围时，确定所述非载客车辆为非法营运车辆。