[發明專利]基于圖像識別模型的圖像識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201910258567.1
• 申請日: 2019-04-01
• 公開（公告）號: CN109934305A
• 公開（公告）日: 2019-06-25
• 發明（設計）人: 趙衛東;鄢濤;李瑞雪;曹柳;朱桐睿;李祎祎;翁子晴;劉世霖;唐美琪
• 申請（專利權）人: 成都大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 成都正華專利代理事務所(普通合伙) 51229
• 代理人: 李蕊

1.基于圖像識別模型的圖像識別方法，其特征在于：包括以下步驟：

1)設立圖像識別模型：獲取標準圖像以及待識別圖像，并將標準圖像根據劃分規則劃分為多個子圖像，并且對各個子圖像進行標注，根據多個標注后的子圖像生成訓練樣本，采用訓練樣本對初始模型進行訓練，將訓練后的初始模型設置為圖像識別模型，其中，劃分規則為子圖像中包含有待識別特征的像素點；

2)分類圖像識別模型：提取各個圖像識別模型中的特征數據，根據特征數據將圖像識別模型進行分類，并且將分類后的圖像識別模型儲存于分類識別單元(2)內；

3)識別待識別圖像：將待識別圖像與分類識別單元(2)中的各類圖像識別模型進行對比，并得到待識別圖像的識別特征與分類識別單元(2)中的識別特征的識別結果，其中識別結果為含有多個與分類識別單元(2)中各類圖像識別模型不相符的異常圖像或正常圖像；

4)顯示識別結果：若識別結果為正常圖像，則將識別結果中正常圖像的特征與各類圖形識別模塊中特征進行匹配，根據匹配結果設置匹配度，并將各個匹配度由大到小依次顯示于顯示單元(4)中；若顯示結果為異常圖像，則將異常圖像中與各類圖像識別模型不相符的特征顯示在顯示單元(4)中。

2.根據權利要求1所述的基于圖像識別模型的圖像識別方法，其特征在于：所述分類圖像識別模型的步驟中還包括：

分類識別單元檢測：獲取多個待檢測圖像，將多個待檢測圖像分別與分類識別單元(2)根據對比方法進行對比，根據對比結果確定分類識別單元(2)的準確率。

3.根據權利要求2所述的基于圖像識別模型的圖像識別方法，其特征在于：所述準確率包括平均識別準確率以及平均識別漏識率。

4.根據權利要求1所述的基于圖像識別模型的圖像識別方法，其特征在于：所述設立圖像識別模型的步驟中還包括：

待識別圖像尺寸判斷：獲取原始圖像，通過檢測原始圖像中的待識別目標的邊緣像素點，確定所述原始圖像的面積，并判斷原始圖像的面積與標準圖像的面積比值是否大于預設的比例閾值；在判斷結果為是時，則將原始圖像確定為待識別圖像；在判斷結果為否時，按照預設的矩形區域確定規則，從原始圖像中確定包含所述待識別目標的矩形區域，并將所述矩形區域確定為待識別圖像。

5.根據權利要求4所述的基于圖像識別模型的圖像識別方法，其特征在于：所述矩形區域確定規則為所述標準圖像的面積與確定出的矩形區域的面積比值大于所述比例閾值。

6.根據權利要求1所述的基于圖像識別模型的圖像識別方法，其特征在于：所述待識別圖像與各類圖像識別模塊之間設置有檢測方法，所述檢測方法包括帶容錯的像素對比算法、灰度對比算法、直方圖對比算法。

7.根據權利要求2所述的基于圖像識別模型的圖像識別方法，其特征在于：所述分類識別單元檢測步驟中的對比方法包括帶容錯的像素對比算法、灰度對比算法、直方圖對比算法。

8.基于圖像識別模型的圖像識別裝置，其特征在于：包括以下單元：

劃分單元(1)：用于劃分標準圖像，并且對各個劃分后的子圖像進行標注，根據多個標注后的子圖像生成訓練樣本，采用訓練樣本對初始模型進行訓練，將訓練后的初始模型設置為圖像識別模型，其中，劃分規則為子圖像中包含有待識別特征的像素點；

分類識別單元(2)：用于儲存各類圖像識別模型；

圖像對比單元(3)：用于待識別圖像與分類識別單元(2)中的各類圖像識別模型進行對比，并得到待識別圖像的識別特征與分類識別單元(2)中的識別特征的識別結果；

顯示單元(4)：用于顯示圖像對比單元(3)中的識別結果。

9.根據權利要求8所述的基于圖像識別模型的圖像識別裝置，其特征在于：還包括以下單元：

接收單元(5)：用于接收原始圖像；

獲取單元(6)：用于獲取原始圖像的面積與標準圖像的面積比值和預設的比例閾值的判斷結果，并根據判斷結果獲得待識別圖像。

10.根據權利要求8所述的基于圖像識別模型的圖像識別裝置，其特征在于：所述識別結果為含有多個與分類識別單元(2)中各類圖像識別模型相符的正常圖像或異常圖像。