[发明专利]基于分类回归双域模型的流量识别方法和系统

说明书

本发明实施例提供了一种基于分类回归双域模型的流量识别方法，所述方法包括：采集预设区域内的目标图片；将所述目标图片输入到分类回归双域模型，通过所述分类回归双域模型输出所述目标图片的目标分类值和目标回归值，其中，所述分类双域模型包括预先训练好的分类器和预先训练好的的回归器，所述分类器和所述回归器均用于识别所述目标图片中的流量；判断所述目标分类值是否为大于预设分类值；当所述目标分类值大于预设分类值，则基于所述目标回归值输出流量识别结果；当所述目标分类值不大于预设分类值，则基于所述目标分类值输出所述流量识别结果。本发明实施例可在复杂场景下准确的识别出个体数量。

技术领域

本发明实施例涉及图像识别领域，尤其涉及一种基于分类回归双域模型的流量识别方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着科技的进步和人们生活水平的提高，人们的社交活动逐渐增多，商场、交通枢纽、大型活动现场及大型公共场所人流或车流拥堵越来越严重，由于人或车拥堵造成的安全隐患日趋严重，当前，如何自动、实时的，对在复杂场景下的人(或其他需要统计的物体)的数量进行估计具有重要的研究价值，对于公共事务人员提供有效的事件决策也有深入的指导意义，但是，目前流量识别模型对商场、交通枢纽等复杂场景下的个体数量识别精度普遍较低。

因此，如何利用模型精确地识别商场、交通枢纽等等复杂场景下的人、车等的流量，成为了当前要解决的技术问题之一。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种基于分类回归双域模型的流量识别方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，以解决在复杂场景下不能准确的识别出个体数量模型预测值的精准度低的技术问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于分类回归双域模型的流量识别方法，所述方法步骤包括：

采集预设区域内的目标图片；

将所述目标图片输入到分类回归双域模型，通过所述分类回归双域模型输出所述目标图片的目标分类值和目标回归值，其中，所述分类双域模型包括预先训练好的分类器和预先训练好的的回归器，所述分类器和所述回归器均用于识别所述目标图片中的流量；

判断所述目标分类值是否为大于预设分类值；

当所述目标分类值大于预设分类值，则基于所述目标回归值输出流量识别结果；

当所述目标分类值不大于预设分类值，则基于所述目标分类值输出所述流量识别结果。

示例性的，所述通过所述分类回归双域模型输出所述目标图片的目标分类值和目标回归值的步骤，包括：

通过所述分类器对所述目标图片进行分类处理，以得到对应于所述目标图片的多个置信度，所述每个置信度用于表示所述目标图片属于预设多个图片类别的其中一个图片类别的概率；

根据所述多个置信度中最高的置信度所对应的图片类别，确定所述目标图片的目标图片类别；

根据所述目标图片类别确定所述目标图片的目标分类值，所述目标分类值用于表示所述目标图片中的个体数量。

示例性的，所述通过所述分类回归双域模型输出所述目标图片的目标分类值和目标回归值的步骤，包括：

通过回归器对所述目标图片进行回归处理，以得到对应于所述目标图片中个体数量的数值；

对所述数值执行整数化处理以得到整数数值，并将所述整数数值确定为所述目标回归值。

示例性的，所述方法还包括：将所述流量识别结果发送给目标设备，以使所述目标设备根据所述流量识别结果执行相应的操作；

或根据所述流量识别结果生成相应的操作指令，以通过所述操作指令控制所述目标设备执行相应的操作。

示例性的，还包括所述分类器的训练步骤：