[发明专利]设备识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种设备识别方法，其特征在于，所述方法包括：

接收终端发送的包含设备标识牌的待识别图像；

采用区域检测模型对所述待识别图像进行识别，得到所述设备标识牌的目标标识牌信息，其中，所述区域检测模型为基于包含设备标识牌的样本图像，对多层卷积神经网络进行训练后得到的模型；

判断数据库中是否存在与所述目标标识牌信息相同的标识牌信息；

若所述数据库中存在与所述目标标识牌信息相同的标识牌信息，则确定所述目标标识牌信息对应的设备为待维护设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多层卷积神经网络包括你只需要看一次卷积神经网络第四版YOLOv4。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用区域检测模型对所述待识别图像进行识别，得到所述设备标识牌的目标标识牌信息，包括：

采用所述区域检测模型提取所述待识别图像的特征，得到第一特征图；

对所述第一特征图进行卷积处理，得到第二特征图；

对所述第二特征图进行卷积处理，得到第三特征图；

根据所述第一特征图、所述第二特征图以及所述第三特征图，对所述待识别图像进行识别，得到所述目标标识牌信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征图、所述第二特征图以及所述第三特征图，对所述待识别图像进行识别，得到所述目标标识牌信息，包括：

对所述第二特征图和所述第三特征图进行融合处理，得到第一融合特征图；

对所述第一融合特征图进行卷积处理，得到第四特征图；

对所述第四特征图进行上采样处理，得到第五特征图；

对所述第一特征图和所述第五特征图进行融合处理，得到第二融合特征图；

根据所述第二融合特征图，对所述待识别图像进行识别，得到所述目标标识牌信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第二特征图和所述第三特征图进行融合处理，得到第一融合特征图，包括：

对所述第三特征图进行卷积处理，得到第六特征图；

对所述第二特征图和所述第六特征图进行融合处理，得到所述第一融合特征图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第二特征图和所述第六特征图进行融合处理，得到所述第一融合特征图，包括：

对所述第六特征图进行上采样处理，得到上采样处理后的第六特征图；

对所述第二特征图和所述上采样处理后的第六特征图进行融合处理，得到所述第一融合特征图。

7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取包含设备标识牌的样本图像；

对所述样本图像中的设备标识牌进行标注，得到标注后的样本图像；

基于标注后的样本图像，对多层卷积神经网络进行训练，得到所述区域检测模型。

8.一种设备识别装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收终端发送的包含设备标识牌的待识别图像；

识别模块，用于采用区域检测模型对所述待识别图像进行识别，得到所述设备标识牌的目标标识牌信息，其中，所述区域检测模型为基于包含设备标识牌的样本图像，对多层卷积神经网络进行训练后得到的模型；

判断模块，用于判断数据库中是否存在与所述目标标识牌信息相同的标识牌信息；

确定模块，用于若所述数据库中存在与所述目标标识牌信息相同的标识牌信息，则确定所述目标标识牌信息对应的设备为待维护设备。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。