[發明專利]圖像識別的方法及裝置

有效

• 申請號: 201810846274.0
• 申請日: 2018-07-27
• 公開（公告）號: CN110765821B
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發明（設計）人: 溫哲西;蘇軍;王星晨;王劭杰;顏奉麗;劉有文;江欣聰;謝春寧;張子敬;倪晶靜
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06K9/62;G06V10/764
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 韓東艷

1.一種圖像識別的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取初始初值算式，其中，所述初始初值算式中的初始卡馬克數的指數部分根據第一初值與第一真值的第一相對誤差確定，所述第一初值是任意數值代入所述初始初值算式的得數，所述第一真值是所述任意數值代入除法轉換運算函數對應的除法算式的得數；

對于預設數值范圍內的每個數值，確定所述每個數值的第二初值與第二真值的第二相對誤差，其中，所述第二初值是所述每個數值代入所述初始初值算式的得數，所述第二真值是所述每個數值代入所述除法轉換運算函數對應的除法算式的得數；

在所述預設數值范圍內的數值中，確定對應的第二相對誤差最大的目標數值；

基于所述目標數值，調整初始尾數部分，得到包含由所述指數部分和調整得到的目標尾數部分組成的目標卡馬克數的目標初值算式，其中，所述目標數值代入所述目標初值算式的得數與所述目標數值對應的第二真值的第三相對誤差小于所述目標數值對應的第二相對誤差；

獲取攝像設備當前采集的目標圖像；

將所述目標圖像輸入預設的圖像識別模型，輸出得到所述目標圖像的圖像識別結果；

其中，所述圖像識別模型中包括除法轉換運算函數，所述除法轉換運算函數包括所述目標初值算式和預設級數的牛頓迭代公式，所述目標初值算式的輸出是所述預設級數的牛頓迭代公式的輸入。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述除法轉換運算函數為浮點除法轉換運算函數。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述除法轉換運算函數為倒數轉換運算函數；

所述目標初值算式為0x7f000fe1-x₀，其中，0x7f000fe1為所述目標卡馬克數，x₀為所述除法轉換運算函數的輸入數值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像識別模型中包括至少一種算式類型信息對應的除法轉換運算函數。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述將所述目標圖像輸入預設的圖像識別模型，輸出得到所述目標圖像的圖像識別結果，包括：

將所述目標圖像輸入所述圖像識別模型，當所述圖像識別模型調用目標除法運算函數時，所述圖像識別模型執行以下步驟：

獲取所述目標除法運算函數的算式類型信息；

基于預先存儲的算式類型信息與除法轉換運算函數的對應關系，確定所述目標除法運算函數的算式類型信息對應的目標除法轉換運算函數；

將所述目標除法運算函數的輸入數值，輸入到所述目標除法轉換運算函數中，將所述目標除法轉換運算函數的運算結果確定為所述目標除法運算函數的運算結果；基于所述目標除法運算函數的運算結果，確定所述目標圖像的所述圖像識別結果。

6.一種圖像識別的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第二獲取模塊，用于獲取初始初值算式，其中，所述初始初值算式中的初始卡馬克數的指數部分根據第一初值與第一真值的第一相對誤差確定，所述第一初值是任意數值代入所述初始初值算式的得數，所述第一真值是所述任意數值代入除法轉換運算函數對應的除法算式的得數；

確定模塊，用于對于預設數值范圍內的每個數值，確定所述每個數值的第二初值與第二真值的第二相對誤差，其中，所述第二初值是所述每個數值代入所述初始初值算式的得數，所述第二真值是所述每個數值代入所述除法轉換運算函數對應的除法算式的得數；在所述預設數值范圍內的數值中，確定對應的第二相對誤差最大的目標數值；

調整模塊，用于基于所述目標數值，調整初始尾數部分，得到包含由所述指數部分和調整得到的目標尾數部分組成的目標卡馬克數的目標初值算式，其中，所述目標數值代入所述目標初值算式的得數與所述目標數值對應的第二真值的第三相對誤差小于所述目標數值對應的第二相對誤差；

第一獲取模塊，用于獲取攝像設備當前采集的目標圖像；

識別模塊，用于將所述目標圖像輸入預設的圖像識別模型，輸出得到所述目標圖像的圖像識別結果；

其中，所述圖像識別模型中包括除法轉換運算函數，所述除法轉換運算函數包括所述目標初值算式和預設級數的牛頓迭代公式，所述目標初值算式的輸出是所述預設級數的牛頓迭代公式的輸入。