[發(fā)明專利]一種全景圖像的識別方法、系統(tǒng)及計算機存儲介質

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810269437.3
• 申請日: 2018-03-29
• 公開（公告）號: CN108520263B
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發(fā)明（設計）人: 張驚
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴（中國）有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 李輝;陳剛

本申請實施方式公開了一種全景圖像的識別方法、系統(tǒng)及計算機存儲介質，其中，所述方法包括：獲取待分析的目標圖像，并提取所述目標圖像的目標邊緣特征；將所述目標邊緣特征輸入圖像識別模型，并根據(jù)所述圖像識別模型的輸出結果判斷所述目標圖像是否為全景圖像；其中，所述圖像識別模型，基于圖像訓練樣本集中圖像樣本的邊緣特征和所述圖像樣本關聯(lián)的圖像類型訓練得到；所述圖像類型用于表征關聯(lián)的圖像樣本是否為全景圖像。本申請?zhí)峁┑募夹g方案，能夠提高全景圖像的識別效率。

技術領域

本申請涉及圖像識別技術領域，特別涉及一種全景圖像的識別方法、系統(tǒng)及計算機存儲介質。

背景技術

隨著全景圖像技術的不斷發(fā)展，目前的沉浸式體檢中，大多都會采用全景圖像。在制作全景圖像時，一方面需要特定的拍攝條件，另一方面在拍攝之后需要采用特定的拼接技術。這樣，當拼接得到的全景圖像被渲染之后，用戶可以通過特定的設備觀看到比較真實的場景。

全景圖像與普通的平面圖像存在較大的差異，用戶在觀看全景圖像時，觀看角度可以更改，并且在調整觀看角度的同時，都能觀看到連續(xù)的圖像內容。然而，平面圖像的左右兩側展示的內容通常不同，如果將平面圖像按照全景圖像的方式進行渲染，那么平面圖像的左右兩條邊會接合在一起，而在接合處的兩側會出現(xiàn)明顯的內容突變，從而造成糟糕的觀賞體驗。因此，當前在對未知的圖像進行渲染時，需要先區(qū)分該未知的圖像是全景圖像還是平面圖像。

目前，在區(qū)分全景圖像和平面圖像時，通常是通過人工識別的方式進行區(qū)分。首先可以將圖像按照全景圖像的方式進行渲染，然后檢測人員通過改變觀看角度來判斷是否能夠觀看到明顯的內容突變，從而可以識別當前的圖像為全景圖像還是平面圖像。但是這種通過人工識別的方式，會浪費較多的人力和物力，識別效率較低。

發(fā)明內容

本申請實施方式的目的是提供一種全景圖像的識別方法、系統(tǒng)及計算機存儲介質，能夠提高全景圖像的識別效率。

為實現(xiàn)上述目的，本申請實施方式提供一種全景圖像的識別方法，所述方法包括：獲取待分析的目標圖像，并提取所述目標圖像的目標邊緣特征；將所述目標邊緣特征輸入圖像識別模型，并根據(jù)所述圖像識別模型的輸出結果判斷所述目標圖像是否為全景圖像；其中，所述圖像識別模型，基于圖像訓練樣本集中圖像樣本的邊緣特征和所述圖像樣本關聯(lián)的圖像類型訓練得到；所述圖像類型用于表征關聯(lián)的圖像樣本是否為全景圖像。

為實現(xiàn)上述目的，本申請實施方式還提供一種全景圖像的識別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：目標圖像處理單元，用于獲取待分析的目標圖像，并提取所述目標圖像的目標邊緣特征；判斷單元，用于將所述目標邊緣特征輸入圖像識別模型，并根據(jù)所述圖像識別模型的輸出結果判斷所述目標圖像是否為全景圖像；其中，所述圖像識別模型，基于圖像訓練樣本集中圖像樣本的邊緣特征和所述圖像樣本關聯(lián)的圖像類型訓練得到；所述圖像類型用于表征關聯(lián)的圖像樣本是否為全景圖像。

為實現(xiàn)上述目的，本申請實施方式還提供一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)以下步驟：獲取待分析的目標圖像，并提取所述目標圖像的目標邊緣特征；將所述目標邊緣特征輸入圖像識別模型，并根據(jù)所述圖像識別模型的輸出結果判斷所述目標圖像是否為全景圖像；其中，所述圖像識別模型，基于圖像訓練樣本集中圖像樣本的邊緣特征和所述圖像樣本關聯(lián)的圖像類型訓練得到；所述圖像類型用于表征關聯(lián)的圖像樣本是否為全景圖像。

由上可見，本申請?zhí)峁┑募夹g方案，考慮到普通的平面圖像按照全景圖像的方式進行渲染時，通常會存在渲染的圖像中存在明顯的邊緣，而全景圖像往往不會存在該邊緣。鑒于兩者的這種差別，可以通過對大量圖像樣本的邊緣特征進行訓練，從而可以訓練得到能夠根據(jù)圖像中包含的邊緣特征來區(qū)分普通圖像和全景圖像的圖像識別模型。這樣，后續(xù)需要對目標圖像進行分析時，可以提取該目標圖像的邊緣特征，并將該邊緣特征輸入至訓練得到的圖像識別模型中，從而可以通過圖像識別模型，識別出目標圖像是否為全景圖像。本申請?zhí)峁┙o的上述技術方案，可以通過機器學習的方法自動識別對全景圖像進行識別，從而能夠提高全景圖像的識別效率。