(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210084354.3 (22)申请日 2022.01.23 (66)本国优先权数据 202110149064.8 2021.02.0 3 CN (71)申请人 苏州飞易智能系统有限公司 地址 215000 江苏省苏州市工业园区唯华 路5号君风生活广场3幢10 03室 (72)发明人 徐敏　张华　孙世阳　 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 识别电动车进 入电梯的方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种识别电动车进入电梯的 方法及系统， 属于图像识别领域， 本发明通过获 得目标物体在预定时间内的视频数据， 沿着时序 编译出多个图片； 计算所述图片中存在电动车可 能性， 并通过加权平均数计算得到电动车进入电 梯的可能性； 可以对电动车进入电梯这一过程实 现自动识别， 节省人力高识别效果。 对于用户对 电动车的外观进行修饰或者用于搭载大体积物 品的情况， 通过平面投影变换将不同图像中的 图 像信息拼接合并至一个新的组合图像， 计算组合 图像中存在电动车可能性， 进一步提高电动车识 别的精准 性。 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 CN 114359839 A 2022.04.15 CN 114359839 A 1.识别电动车进入电梯的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 建立第一识别模型， 所述第一识别模型用于识别电瓶车； 获取第一信息， 所述第一信息为监控设备获得目标物体沿着时序分布的多个图片信 息； 通过所述第一识别模型对所述第一信息进行第一分析， 得到第一分析 结果； 对所述第一分析结果进行第二分析， 得到第二分析结果； 所述第二分析包括对第一信 息进行加权平均数汇总； 根据所述第二分析 结果是否介于第二阈值和第三阈值之间判断是否进行第三分析； 所述第三分析包括通过平面投影变换将同一目标物体不同时间的第一信息组合成第 二信息； 通过第一识别模型对所述第二信息进行第四分析， 得到第四分析 结果； 根据第二分析结果、 第四分析结果判断所述目标物体是否为电动车， 若是， 执行第一指 令； 所述第一指令为禁止乘坐的指令 。 2.根据权利要求1所述的识别电动车进入电梯的方法， 其特征在于， 进行第一分析之 前， 所述方法还 包括： 获取第一间隔， 所述第一间隔为目标物体通过电梯门所需时间； 根据所述第一间隔判断是否执 行第一分析。 3.根据权利要求1所述的识别电动车进入电梯的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 所述第一识别模型采用VoVNet网络结构作为训练的主干网络， 使用CenterNet算法作 为识别检测的核心算法， 然后在PC端在Pytorch深度学习框架上训练出能检测识别的电动 车和人形的Pytorc h模型， 得到预 先储存的特征信息； 所述第一分析采用多任务损失函数， 预测、 优化第一信息中电动车的提取框位置； 通过提取框 中的特征信 息与所述第一识别模型中预先储存的特征信 息进行比对， 得到 第一分析 结果。 4.根据权利要求1所述的识别电动车进入电梯的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据时序将图片信息分类为第一图像信息、 第二图像信息和第三图像信息； 对第一图像信息、 第二图像信息和第三图像信息赋予预定的权重， 通过加权平均数计 算得到第二分析 结果。 5.根据权利要求3所述的识别电动车进入电梯的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获得第三信息， 所述第三信息为同一目标物体中所第一分析结果最优的多个图片信 息； 分析处理得到第四信 息， 所述第四信 息为第三信息的最优候选框 中目标物体的特征信 息； 通过平面投影 变换将同一目标物体不同时间的第四信息拼接合并至， 得到第二信息； 将第二信息与所述第一识别模型中预先储存的特征信 息进行比对， 得到第 二信息的特 征相似度和第四分析 结果。 6.根据权利要求5所述的识别电动车进入电梯的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 判断第四分析结果是否大于第四阈值； 若是， 执行第 一指令； 所述第 一指令包括报警提 示；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114359839 A 2所述第四阈值 为80％×组合图像面积/真实区域 面积； 其中， 所述真实区域 面积为电动车的识别模型中预 先储存的数据。 7.根据权利要求5所述的识别电动车进入电梯的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定所述第三信息的拍摄角度和图片光场信息； 通过颜色信息及像素 领域对第四信息进行优化； 判断第四信息是否为目标物体的同一特征区域， 若是， 组成第一特征区域集合； 反之， 通过平面投影 变换累加至第一特 征区域集合中， 获得第二特 征区域集合； 对第二特 征区域集合中重叠部分进行融合， 消除拼接缝隙， 得到第二信息 。 8.识别电动车进入电梯的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一预设单 元， 用于建立第一识别模型， 所述第一识别模型用于识别电瓶车； 第一获取单元， 用于获取第一信息， 所述第一信息为监控设备获得目标物体沿着时序 分布的多个图片信息； 第一处理单元， 用于通过所述第一识别模型对所述第一信息进行第一分析， 得到第一 分析结果； 第二处理单元， 用于对所述第 一分析结果进行第 二分析， 得到第二分析结果； 所述第二 分析包括对第一信息进行加权平均数汇总； 第一判断单元， 用于根据所述第 二分析结果是否介于第 二阈值和第 三阈值之间判断是 否进行第三分析； 第三处理单元， 用于进行第三分析， 所述第三分析包括通过平面投影变换将同一目标 物体不同时间的第一信息组合成第二信息； 第四处理单元， 用于通过第一识别模型对所述第二信息进行第 四分析， 得到第 四分析 结果； 第一执行单元， 用于根据第二分析结果、 第 四分析结果判断所述目标物体是否为电动 车， 若是， 执 行第一指令； 所述第一指令为禁止乘坐的指令 。 9.一种电动车识别用服务器， 其特征在于， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可 在处理器上运行的计算机程序， 其中， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求 1‑7任一项 所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 该程序被处理器执行时实现权利要求1 ‑7 任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114359839 A 3