[发明专利]一种目标对象的识别方法及装置

权利要求书

1.一种目标对象的识别方法，其特征在于，应用于室外停车场，所述室外停车场所在区域包括至少一个待识别区域，所述待识别区域包括多个子区域，所述待识别区域对应设置有拍照设备；该识别方法包括：

在利用所述拍照设备对所述待识别区域进行拍照，得到所述待识别区域对应的参考图像时，根据预设的目标识别模型，对所述参考图像进行识别，得到识别结果；

根据所述识别结果，确定各所述子区域内的所述目标对象；

其中，所述目标识别模型为卷积神经网络模型，所述目标识别模型为：根据预设的样本图像和预设的损失函数，进行训练后得到的，所述样本图像中包括至少一个目标对象，所述损失函数包括：所述目标对象的训练结果对应的第一权重、以及背景的训练结果对应的第二权重，所述第一权重与所述第二权重的比值与所述样本图像中包括的所述目标对象的数量正相关，所述背景为所述参考图像中除所述目标对象之外的图像。

2.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述目标识别模型的确定方法，具体为：

确定待训练的样本集合，所述样本集合包括多张所述样本图像，所述样本图像中标注有所述目标对象；

根据所述样本集合、以及预设的待训练的模型的初始参数，对待训练的模型进行训练得到初始训练结果；

在判断出所述初始训练结果与所述样本图像中所述目标对象的标注结果不匹配时，利用所述损失函数调整所述初始参数，并根据所述样本集合和调整后的初始参数，继续对所述待训练的模型进行训练，直至训练结果与所述样本图像中所述目标对象的标注结果相匹配时，根据该训练结果对应的调整后的初始参数，确定所述目标识别模型。

3.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述拍照设备的设置位置根据以下条件中的至少一个确定：

各所述目标对象之间的相对位置关系；

所述参考图像中所述目标对象的数量；

所述参考图像中所述目标对象的尺寸；

所述拍照设备的拍摄角度。

4.如权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述目标对象为需要停入所述室外停车场中的车辆，所述拍照设备的设置位置满足以下要求：

设置高度不小于20米；

所述参考图像中所述目标对象的像素尺寸不小于60*70；

所述参考图像中所述目标对象被其他目标对象遮挡的程度小于1/3。

5.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述参考图像满足以下至少一个要求：

所述参考图像的外轮廓形状为长方形，且长边与短边的比值大于2；

所述长边对应的像素数量大于960；

所述目标对象为需要停入所述室外停车场中的车辆，所述参考图像中包括N排车位，每排包括M个车位，M为大于N的整数。

6.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述第一权重与所述第二权重的比值为10至20。

7.如权利要求6所述的识别方法，其特征在于，所述目标识别模型对应的损失函数还包括：类别的训练结果对应的第三权重，所述第三权重与所述第二权重的比值为5至10。

8.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括多级卷积层，最后一级所述卷积层中所述目标对象占用的网格数量大于3*3，且最后一级所述卷积层的长边对应的网格数量大于60。

9.如权利要求1-8任一项所述的识别方法，其特征在于，所述目标对象为需要停入所述室外停车场中的车辆时，在根据所述识别结果，确定各所述子区域内的所述目标对象之后，还包括：

针对任一所述子区域执行以下过程：

判断所述子区域中是否标记有停车线；

若是，在根据该子区域内的停车线，确定出可停放的所述目标对象的规定数量时，根据该子区域对应的规定数量、以及确定出的该子区域内的所述目标对象，确定该子区域内空闲车位的数量；

若否，根据该子区域对应的预设数量、以及确定出的该子区域内的所述目标对象，确定该子区域内所述空闲车位的数量。