[发明专利]图像识别方法、训练方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，包括：

记录从作业场地入口进入作业场地的车辆的车辆标识，得到包括至少一个车辆标识的车辆标识集合；

采集在作业平台周围工作的车辆的待处理图像信息，其中，所述作业平台位于所述作业场地中；

根据所述待处理图像信息与所述车辆标识集合中的车辆标识的预测匹配结果，识别所述待处理图像信息中目标车辆的目标车辆标识。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述待处理图像信息与所述车辆标识集合中的车辆标识的预测匹配结果，识别所述待处理图像信息中目标车辆的目标车辆标识包括：

对所述待处理图像信息进行图像特征提取，得到图像特征向量，其中，所述待处理图像信息中记录有目标信息；

对所述车辆标识集合中的车辆标识进行文本特征提取，得到文本特征向量；

基于注意力机制融合所述图像特征向量与所述文本特征向量，得到针对所述待处理图像信息的图像加权特征向量；

基于所述图像加权特征向量和所述文本特征向量，确定所述待处理图像信息的预测匹配结果；以及

在所述预测匹配结果表征所述待处理图像信息与所述车辆标识匹配的情况下，将所述待处理图像信息中的目标信息识别为所述目标车辆标识。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述待处理图像信息进行图像特征提取，得到图像特征向量包括：

将所述待处理图像信息输入至第一图像特征提取层，以便提取所述待处理图像信息在第一方向的图像特征，输出第一图像特征向量；以及

将所述待处理图像信息输入至第二图像特征提取层，以便提取所述待处理图像信息在第二方向的图像特征，输出第二图像特征向量；

其中，所述图像特征向量包括所述第一图像特征向量与所述第二图像特征向量，所述第一方向与所述第二方向相垂直。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于注意力机制融合所述图像特征向量与所述文本特征向量，得到针对所述待处理图像信息的图像加权特征向量包括：

将所述第一图像特征向量与所述文本特征向量输入至第一注意力层，输出第一图像加权特征向量；以及

将所述第二图像特征向量与所述文本特征向量输入至第二注意力层，输出第二图像加权特征向量；

其中，所述图像加权特征向量包括所述第一图像加权特征向量与所述第二图像加权特征向量。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述图像加权特征向量和所述文本特征向量，确定所述待处理图像信息的预测匹配结果包括：

将所述图像加权特征向量和所述文本特征向量进行融合编码，生成预测输入向量；以及

将所述预测输入向量输入至预测分类层，输出所述待处理图像信息的预测匹配结果。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述车辆标识集合中的车辆标识进行文本特征提取，得到文本特征向量包括：

将所述车辆标识集合中的车辆标识输入至文本特征提取层，输出所述文本特征向量。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对车辆标识集合中的车辆标识进行文本特征提取，得到文本特征向量还包括：

在将所述车辆标识输入至所述文本特征提取层之前，对所述车辆标识进行补全，以便使所述车辆标识中的字符数量满足预设规则。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，记录从作业场地入口进入作业场地的车辆的车辆标识，得到包括至少一个车辆标识的车辆标识集合包括：

采集从所述作业场地入口进入所述作业场地的车辆的车辆图像信息；

根据所述车辆图像信息，确定从所述作业场地入口进入所述作业场地的车辆的车辆标识；

根据从所述作业场地入口进入所述作业场地的车辆的车辆标识确定所述车辆标识集合。