[發明專利]圖像處理方法、裝置及移動終端

有效

• 申請號: 201810399087.2
• 申請日: 2018-04-28
• 公開（公告）號: CN108764051B
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 張弓
• 申請（專利權）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市智圈知識產權代理事務所(普通合伙) 44351
• 代理人: 苗燕

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

在待識別圖像中，通過深層卷積神經網絡識別一級場景，獲取第一分類結果，每一類所述一級場景包含至少一類二級場景；

判斷是否接收到簡易分類指令；

若接收到簡易分類指令，基于所述第一分類結果，輸出所述待識別圖像的場景簡易分類信息；

若未接收到簡易分類指令，在所述第一分類結果中，通過淺層卷積神經網絡識別每一類所述一級場景中的二級場景，獲取第二分類結果，其中，所述淺層卷積神經網絡級聯于所述深層卷積神經網絡，所述深層卷積神經網絡的層數大于所述淺層卷積神經網絡的層數；

基于所述第二分類結果，輸出所述待識別圖像的場景精細分類信息；

判斷所述待識別圖像中是否存在未分類的二級場景；

若所述待識別圖像中存在未分類的二級場景，輸入包含所述未分類的二級場景中的至少一類二級場景的數據集，訓練所述淺層卷積神經網絡。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在待識別圖像中，通過深層卷積神經網絡識別一級場景，獲取第一分類結果，包括：

在圖像采集模式下獲取待識別圖像；

通過深層卷積神經網絡對所述待識別圖像中的一級場景進行分類；

獲取第一分類結果，所述第一分類結果包含有所述待識別圖像中的至少一類所述一級場景。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一分類結果中，通過淺層卷積神經網絡識別每一類所述一級場景中的二級場景，獲取第二分類結果，包括：

通過淺層卷積神經網絡對所述第一分類結果中每一類一級場景中的二級場景進行分類；

獲取第二分類結果，所述第二分類結果包含有所述待識別圖像中的至少一類所述二級場景。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第二分類結果，輸出所述待識別圖像的場景精細分類信息，包括：

對所述第二分類結果中的所述二級場景設置分類標記；

輸出包含有所述分類標記的所述待識別圖像的場景精細分類信息。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在待識別圖像中，通過深層卷積神經網絡識別一級場景，獲取第一分類結果之后，所述方法還包括：

基于所述第一分類結果，輸出所述待識別圖像的場景簡易分類信息。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

判斷所述待識別圖像中是否存在未分類的一級場景；

若所述待識別圖像中存在未分類的一級場景，輸入包含所述未分類的一級場景中的至少一類一級場景的數據集，訓練所述深層卷積神經網絡。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述第二分類結果，輸出所述待識別圖像的場景精細分類信息之后，所述方法還包括：

基于所述場景精細分類信息，對所述待識別圖像中的各個二級場景圖像進行分類處理。

8.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在基于所述第一分類結果，輸出所述待識別圖像的場景簡易分類信息之后，所述方法還包括：

基于所述場景簡易分類信息，對所述待識別圖像中的各個一級場景圖像進行分類處理。