CN114495012B 一种车辆充电状态的检测方法及系统 （北京恒华龙信数据科技有限公司）

本申请提供了一种车辆的充电状态检测方先训练得到的目标检测模型对所述目标图像进目标检测结果包括充电枪的位置信息以及所述帧的目标检测结果与上一帧的目标检测结果进控视频流中的充电枪位置信息以及充电枪对应2使用所述训练样本图像，对初始的目标检测模型进行训练，根据预先训练得到的目标检测模型对所述目标图像进行目标检测将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的目标检测结果进行比对其中，所述将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的目标若所述上一帧的目标检测结果包括车位无车且充电枪处于初目标检测结果包括车位有车且充电枪处于初始位置，则确定所述车辆处于占位未充电状若所述上一帧的目标检测结果确定所述车辆处于占位未充电状其中，将当前帧的目标检测结果与上一帧的若所述上一帧的目标检测结果确定所述车辆处于充电状态，而当若所述上一帧的目标检测结果确定所述车辆处于充电完成状态根据所述车辆的充电开始时间和充电结束时间得到所述车辆3当所述目标检测结果包括车位无车且充电枪离开初始位置，确定所述充电枪状态异截取单元，用于按照预设时间间隔截取监控视频流，检测单元，用于根据预先训练得到的目标检测模型对所述目标图其中，所述比对单元将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的目标检测结果进行比若所述上一帧的目标检测结果包括车位无车且充电枪处于初目标检测结果包括车位有车且充电枪处于初始位置，则确定所述车辆处于占位未充电状若所述上一帧的目标检测结果确定所述车辆处于占位未充电状若所述上一帧的目标检测结果确定所述车辆处于充电状态，而当若所述上一帧的目标检测结果确定所述车辆处于充电完成状态根据所述车辆的充电开始时间和充电结束时间得到所述车辆4[0002]随着人类环境的变化和节能减排的呼声越来越高，电动[0017]优选的，所述将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的5[0022]优选的，所述将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的[0031]检测单元，用于根据预先训练得到的目标检测模型对所述目标图像进行目标检[0032]比对单元，用于将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的目标检测结果进行比67[0065]此处不对异常消息推送的形式以及车辆充电状态推送的形式进行限制，可以是8[0068]由于充电枪的位置信息是由目标检测模型检测获得的，点，现有的目标检测算法YOLO第五代算法YOLOv5虽然增加了自适应锚框使其对不同尺寸[0071]YOLOv5使用的数据增强方法是Mosaic数据增强方法，是将四张图片进行随机裁图像的拼接也提高了单次用以训练的样本大小(BatchSize)，在进行批量标准化(Batch[0074]使用基于卷积神经网络的超分辨率技术(Super-Resolution)将初始图像中充电值算法(BicubicInterpolation)放大输入的初始图像，并对端到端的三层完全卷积网络[0076]S2012、通过生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)生成充电枪[0077]生成对抗网络的方法可以将低分辨率的充电枪图像映射为高分辨率的充电枪图[0080]YOLOv5中选用的激活函数为LeakyRelu激活函数，本申请实施例中则选用Mish9[0081]Mish激活函数具体为Mish(x)＝x*tanh(ln(1+e^x))，与LeakyRelu激活函数相[0092]检测单元，用于根据预先训练得到的目标检测模型对所述目标图像进行目标检[0093]比对单元，用于将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的目标检测结果进行比算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个[0124]对所公开的