车辆着火事件检测方法、模型训练方法、装置及相关设备与流程

本申请的实施例涉及机器视觉，尤其涉及一种车辆着火事件检测方法、模型训练方法、装置及相关设备。

背景技术：

1、在道路场景下，基于道路摄像头的智能算法来检测车辆着火事件时，由于道路摄像头视角下的路况复杂，存在各种障碍物，且天气多变，会影响检测的准确度，产生大量误报现象。

技术实现思路

1、为了改善车辆着火事件检测的准确性，本申请的实施例提供了一种车辆着火事件检测方法、模型训练方法、装置及相关设备。

2、在本申请的第一方面，提供了一种车辆着火事件检测方法，包括：

3、获取待检测图像；

4、根据所述待检测图像，通过训练完成的目标检测模型，确定所述待检测图像中的目标状态，所述目标状态包括只存在着火点、只存在车辆以及着火点存在于车辆上；

5、根据所述目标状态确定车辆是否发生着火事件。

6、在一种可能的实现方式中，根据所述目标状态确定车辆是否发生着火事件，包括：

7、在所述待检测图像为图片时，若图片中的所述目标状态为着火点存在于车辆上，则确定车辆发生着火事件；

8、在所述待检测图像为视频时，若所述目标状态为着火点存在于车辆上的视频帧在总视频帧中的占比超过预设阈值且该目标状态对应的车辆在视频中存在的时长达到预设时长，则确定车辆发生着火事件。

9、在一种可能的实现方式中，还包括：在确定车辆发生着火事件后，发出报警信息。

10、在一种可能的实现方式中，目标检测模型的训练方法包括：

11、获取训练数据集，所述训练数据集包括多张包含有目标和目标标签的图片，所述目标包括车辆和/或着火点，所述目标标签包括目标坐标框、目标类别以及所述目标状态，所述目标状态包括只存在车辆、只存在着火点以及着火点存在于车辆上；

12、根据所述训练数据集训练得到所述目标检测模型。

13、在一种可能的实现方式中，所述目标检测模型包括目标识别子模型和关系推理子模型，所述目标识别子模型用于识别待检测图像中所述目标类别和所述目标坐标框，所述关系推理子模型用于基于所述目标类别和所述目标坐标框推理得到所述目标状态。

14、在本申请的第二方面，提供了一种模型训练方法，包括：

15、获取训练数据集，所述训练数据集包括多张包含有目标和目标标签的图片，所述目标包括车辆和/或着火点，所述目标标签包括目标坐标框、目标类别以及所述目标状态，所述目标状态包括只存在车辆、只存在着火点以及着火点存在于车辆上；

16、根据所述训练数据集训练得到所述目标检测模型；

17、其中，所述目标检测模型包括目标识别子模型和关系推理子模型，所述目标识别子模型用于识别待检测图像中所述目标类别和所述目标坐标框，所述关系推理子模型用于基于所述目标类别和所述目标坐标框推理得到所述目标状态。

18、在本申请的第三方面，提供了一种车辆着火事件检测装置，包括：

19、第一获取模块，用于获取待检测图像；

20、第一确定模块，用于根据所述待检测图像，通过训练完成的目标检测模型，确定所述待检测图像中的目标状态，所述目标状态包括只存在着火点、只存在车辆以及着火点存在于车辆上；

21、第二确定模块，用于根据所述目标状态确定车辆是否发生着火事件。

22、在本申请的第四方面，提供了一种模型训练装置，包括：

23、第二获取模块，用于获取训练数据集，所述训练数据集包括多张包含有目标和目标标签的图片，所述目标包括车辆和/或着火点，所述目标标签包括目标坐标框、目标类别以及所述目标状态，所述目标状态包括只存在车辆、只存在着火点以及着火点存在于车辆上；

24、模型训练模块，用于根据所述训练数据集训练得到所述目标检测模型；

25、其中，所述目标检测模型包括目标识别子模型和关系推理子模型，所述目标识别子模型用于识别待检测图像中所述目标类别和所述目标坐标框，所述关系推理子模型用于基于所述目标类别和所述目标坐标框推理得到所述目标状态。

26、在本申请的第五方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或第二方面中任一项所述的方法。

27、在本申请的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第二方面中任一项所述的方法。

28、在本申请实施例提供的车辆着火事件检测方法、模型训练方法、装置及相关设备中，通过训练完成的目标检测模型来检测待检测图像中的目标状态，并根据目标状态来确定车辆是否发生着火事件，由于采用目标检测模型来确定目标状态，并根据目标状态来确定车辆是否发生着火事件，因此能够避免各种障碍物、天气的影响，提高检测的准确性。

29、应当理解，
技术实现要素：
部分中所描述的内容并非旨在限定本申请的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

技术特征：

1.一种车辆着火事件检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标状态确定车辆是否发生着火事件，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，目标检测模型的训练方法包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型包括目标识别子模型和关系推理子模型，所述目标识别子模型用于识别待检测图像中所述目标类别和所述目标坐标框，所述关系推理子模型用于基于所述目标类别和所述目标坐标框推理得到所述目标状态。

6.一种模型训练方法，其特征在于，包括：

7.一种车辆着火事件检测装置，其特征在于，包括：

8.一种模型训练装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。

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如权利要求1至6中任一项所述的方法。

技术总结
本申请的实施例提供了一种车辆着火事件检测方法、模型训练方法、装置及相关设备，该方法包括：获取待检测图像；根据待检测图像，通过训练完成的目标检测模型，确定待检测图像中的目标状态，目标状态包括只存在着火点、只存在车辆以及着火点存在于车辆上；根据目标状态确定车辆是否发生着火事件本申请能够提高了车辆着火事件检测的准确性。

技术研发人员：倪华健,陈庆,林亦宁
受保护的技术使用者：上海闪马智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13