技术特征：
1.一种设备操作杆挡位识别方法，其特征在于，包括步骤：获取待识别图像；将所述待识别图像输入预先训练的挡位分类模型，以获得所述挡位分类模型输出的所述操作杆挂挡状态的分类识别结果；其中，通过截取第一样本图像中的操作杆目标区域；获取若干个第二样本图像，将所述操作杆目标区域随机贴合于所述第二样本图像的一操作杆挡位处，获得与各个所述操作杆挡位挂入状态分别对应的分类样本图像；根据所述分类样本图像训练获得所述挡位分类模型。2.根据权利要求1所述的设备操作杆挡位识别方法，其特征在于，所述将所述待识别图像输入预先训练的挡位分类模型，以获得所述挡位分类模型输出的所述操作杆挂挡状态的分类识别结果的步骤之后还包括：获取基于所述分类识别结果生成的反馈信息，并根据所述反馈信息和预设挂挡规则确定所述操作杆是否违规挂挡。3.根据权利要求1所述的设备操作杆挡位识别方法，其特征在于，所述获取待识别图像的步骤具体包括：提取视频监控画面中的感兴趣区域，以作为输入所述挡位分类模型的所述待识别图像。4.根据权利要求1所述的设备操作杆挡位识别方法，其特征在于，所述挡位分类模型为pytorch分类模型。5.一种挡位分类模型的训练方法，其特征在于，包括步骤：截取第一样本图像中的操作杆目标区域；获取若干个第二样本图像，将所述操作杆目标区域随机贴合于所述第二样本图像的一操作杆挡位处，获得与各个所述操作杆挡位挂入状态分别对应的分类样本图像；根据所述分类样本图像训练获得所述挡位分类模型。6.根据权利要求5所述的挡位分类模型的训练方法，其特征在于，所述获取若干个第二样本图像，将所述操作杆目标区域随机贴合于所述第二样本图像的一操作杆挡位处，获得与各个所述操作杆挡位挂入状态分别对应的分类样本图像的步骤具体包括：获取若干个不同背景的所述第二样本图像；裁剪掉所述第二样本图像上全部的所述操作杆挡位，并将所述操作杆目标区域随机拼接在一所述操作杆挡位对应的裁剪区域上；根据若干个所述第二样本图像分别与所述操作杆目标区域的拼接，获得与各个所述操作杆挡位挂入状态分别对应的所述分类样本图像。7.一种设备操作杆挡位识别系统，其特征在于，包括有：获取单元，用于获取待识别图像；识别单元，用于将所述待识别图像输入预先训练的挡位分类模型，以获得所述挡位分类模型输出的所述操作杆挂挡状态的分类识别结果；其中，通过截取第一样本图像中的操作杆目标区域；获取若干个第二样本图像，将所述操作杆目标区域随机贴合于所述第二样本图像的一操作杆挡位处，获得与各个所述操作杆挡位挂入状态分别对应的分类样本图像；根据所述分类样本图像训练获得所述挡位分类模
型。8.一种挡位分类模型的训练系统，其特征在于，包括有：截取单元，用于截取第一样本图像中的操作杆目标区域；样本图像单元，用于获取若干个第二样本图像，将所述操作杆目标区域随机贴合于所述第二样本图像的一操作杆挡位处，获得与各个所述操作杆挡位挂入状态分别对应的分类样本图像；训练单元，用于根据所述分类样本图像训练获得所述挡位分类模型。9.一种存储介质，其特征在于，用于存储一种用于执行权利要求1～6中任意一种所述方法的计算机程序。10.一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，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1～6任一项所述方法。
技术总结
本发明提供了一种设备操作杆挡位识别及挡位分类模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述设备操作杆挡位识别方法通过将待识别图像输入至挡位分类模型中，获得操作杆挡位的分类识别结果。所述挡位分类模型训练方法包括：截取第一样本图像中的操作杆目标区域；获取若干个第二样本图像，将所述操作杆目标区域随机贴合于所述第二样本图像的一操作杆挡位处，获得与各个所述操作杆挡位挂入状态分别对应的分类样本图像；根据所述分类样本图像训练获得所述挡位分类模型。借此，本发明既能够提升少样本训练的泛化能力，又能够采用训练好的挡位分类模型实现对操作杆的挡位状态的自动识别。位状态的自动识别。位状态的自动识别。
技术研发人员：林楚然 王福泉 程力行 袁振华 贾东风
受保护的技术使用者：奇酷软件（深圳）有限公司
技术研发日：2021.09.06
技术公布日：2023/3/24