[發明專利]一種圖像識別方法、裝置和圖像設備

有效

• 申請號: 201810552832.2
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN110555342B
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 黃芳
• 申請（專利權）人: 杭州?？低晹底旨夹g股份有限公司
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/54;G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

本申請提供一種圖像識別方法、裝置和圖像設備。本申請提供的圖像識別方法，應用于圖像設備，所述方法包括：從第一數據格式的數據中提取數據特征；所述第一數據格式的數據為圖像采集設備將采集到的光源信號轉換為數字信號的數據；對所述數據特征進行智能識別處理，以識別出目標數據。本申請提供的圖像識別方法、裝置和圖像設備，在進行圖像識別時，直接從光源信號轉換為數字信號的數據中提取數據特征，進而對提取的數據特征進行智能識別處理。這樣，由于光源信號轉換為數字信號的數據包含有豐富的圖像信息，基于該數據進行識別時，可充分利用豐富的圖像信息進行識別，有利于提升識別準確率。

技術領域

本申請涉及圖像識別技術領域，尤其涉及一種圖像識別方法、裝置和圖像裝置。

背景技術

圖像識別指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以檢測并識別各種不同模式的目標的技術。目前，隨著圖像識別技術的發展，圖像識別技術已廣泛應用于各個領域。例如，應用于安防領域等。

近年來，常采用神經網絡進行圖像識別。但是，目前，在進行圖像識別時，輸入數據一般為經過圖像處理(例如，經過濾波處理、增強處理)、編解碼處理后的數據。由于圖像處理、編解碼處理會造成原始信息的損失，這樣，在利用輸入數據進行圖像識別時，由于輸入數據丟失了部分原始信息，不利于提高識別準確率。

發明內容

有鑒于此，本申請提供一種圖像識別方法、裝置和圖像設備，以提供一種有利于提高識別準確率的圖像識別方法。

本申請第一方面提供一種圖像識別方法，所述方法應用于圖像設備，所述方法包括：

從第一數據格式的數據中提取數據特征；所述第一數據格式的數據為圖像采集設備將采集到的光源信號轉換為數字信號的數據；

對所述數據特征進行智能識別處理，以識別出目標數據。

本申請第二方面提供一種圖像識別裝置，所述裝置應用于圖像設備，所述裝置包括提取模塊和識別模塊，其中，

所述提取模塊，用于從第一數據格式的數據中提取數據特征；所述第一數據格式的數據為圖像采集設備將采集到的光源信號轉換為數字信號的數據；

所述識別模塊，用于對所述數據特征進行智能識別處理，以識別出目標數據。

本申請第三方面提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述程序被處理器執行時實現本申請第一方面提供的任一項所述方法的步驟。

本申請第四方面提供一種圖像設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現本申請第一方面提供的任一項所述方法的步驟。

本申請提供的圖像識別方法、裝置和圖像設備，在進行圖像識別時，通過從光源信號轉換為數字信號的數據中提取數據特征，進而對提取的數據特征進行智能識別處理。這樣，由于光源信號轉換為數字信號的數據包含有豐富的圖像信息，基于該數據進行識別時，可充分利用豐富的圖像信息進行識別，有利于提升識別準確率。

附圖說明

圖1A為本申請提供的圖像識別方法實施例一的流程圖；

圖1B為本申請一示例性實施例示出的圖像識別裝置的示意圖；

圖1C為本申請一示例性實施例示出的第一運算模塊的實現原理圖；

圖1D為本申請一示例性實施例示出的第一運算模塊的示意圖；

圖2為本申請提供的圖像識別方法實施例二的流程圖；

圖3A為本申請一示例性實施例示出的第一神經網絡對第一數據格式的數據進行色彩處理的實現邏輯圖；

圖3B為本申請一示例性實施例示出的第一神經網絡對第一數據格式的數據進行色彩處理的示意圖；