[发明专利]车辆装载率识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种车辆装载率识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该车辆装载率识别方法包括：获取包含待识别车辆的车厢区域的第一图像，并获取包含所述待识别车辆的外观的第二图像；根据所述第一图像和所述第二图像进行特征提取处理，得到所述待识别车辆的目标特征信息；根据所述目标特征信息进行装载率预测处理，得到所述待识别车辆的第一装载率。本申请中可以提高车辆装载率的识别精度。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种车辆装载率识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在物流运输中，物流运输的效率很大程度上影响了货物的时效。

装载率是一种评估营运效率的方法，在汽车货运中，装载率一般指实际所载货物体积除以车厢最大可载货体积。在物流运输中，车辆的装载率可以直接影响了整个物流运输的效率，可见，精准的装载率对于物流运输的效率具有重大的指导意义。

目前，现有技术中出现了通过车厢图像对车辆的装载率进行检测的方法。但是，本申请的发明人在实际应用中发现，由于不同车辆的装载量不同，而现有基于车厢图像对车辆装载率进行检测方法，所基于的图像特征信息单一，因此导致了车辆装载率的检测精度较低。

发明内容

本申请提供一种车辆装载率识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，旨在解决由于现有车辆装载率的检测方法所基于的图像特征信息单一，而导致车辆装载率的检测精度较低的问题。

第一方面，本申请提供一种车辆装载率识别方法，所述方法包括：

获取包含待识别车辆的车厢区域的第一图像，并获取包含所述待识别车辆的外观的第二图像；

根据所述第一图像和所述第二图像进行特征提取处理，得到所述待识别车辆的目标特征信息；

根据所述目标特征信息进行装载率预测处理，得到所述待识别车辆的第一装载率。

在本申请一种可能的实现方式中，所述根据所述第一图像和所述第二图像进行特征提取处理，得到所述待识别车辆的目标特征信息，包括：

调用训练后装载率预测网络中的第一特征提取层，根据所述第一图像进行特征提取处理，得到所述第一图像的第一特征信息；

调用训练后装载率预测网络中的第二特征提取层，根据所述第二图像进行特征提取处理，得到所述第二图像的第二特征信息；

调用训练后装载率预测网络中的特征融合层，根据所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合处理，得到所述目标特征信息。

在本申请一种可能的实现方式中，还包括第三图像，所述调用训练后装载率预测网络中的特征融合层，根据所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合处理，得到所述目标特征信息，包括：

获取包含所述待识别车辆内的装载货物的第三图像；

调用训练后装载率预测网络中的第三特征提取层，根据所述第三图像进行特征提取处理，得到所述第三图像的第三特征信息；

调用训练后装载率预测网络中的特征融合层，根据所述第一特征信息、所述第二特征信息和所述第三特征信息进行融合处理，得到所述目标特征信息。

在本申请一种可能的实现方式中，所述根据所述目标特征信息进行装载率预测处理，得到所述待识别车辆的第一装载率，包括：

调用训练后装载率预测网络中的预测层，根据所述目标特征信息进行预测处理，得到预设的装载率类别的第一置信度；

从所述装载率类别中，获取所述第一置信度最大的目标装载率类别；

根据所述目标装载率类别确定所述待识别车辆的第一装载率。