危险源识别方法、装置、电子设备及存储介质

本申请涉及一种危险源识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待识别危险源的待识别图像数据；对待识别图像数据进行预处理，得到待识别灰度图像；基于预先训练的分类判别模型对待识别灰度图像进行危险源识别，得到危险源数量以及每个危险源的危险度；其中，分类判别模型由深度自编码器和分类器训练得到；深度自编码器的编码器为基于在通道上叠加的密集连接的卷积网络架构。该方法，训练分类判别模型的深度自编码器的编码器为基于在通道上叠加的密集连接的卷积网络架构，因此，分类判别模型可以对图像中的危险源进行形状大小、数量和危险度等特征的判断，提高了分类判别模型的识别能力，从而为自动驾驶技术的安全性提供了数据支持。