一种训练道路异常识别模型、道路异常识别的方法及系统

摘要

本发明公开了一种训练道路异常识别模型、道路异常识别的方法及系统，训练道路异常识别模型方法包括：获取道路异常情况及道路正常情况的图像；将道路异常情况及道路正常情况的图像输入到神经网络模型中；根据道路异常情况及道路正常情况的图像对所述神经网络模型中预设可训练的层数进行迁移学习，得到道路异常识别的神经网络模型。该识别模型对输入的全帧道路原图无需经过定位等步骤，只需对图像进行一次运算，具有较高的实时性，运用迁移学习技术，加速了模型训练收敛速度，可识别包括道路积水、道路火灾及交通事故多种道路异常情况。