[發明專利]用于輸出信息的方法和裝置

有效

• 申請號: 201910559812.2
• 申請日: 2019-06-26
• 公開（公告）號: CN110276405B
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發明（設計）人: 黃特輝;劉明浩;郭江亮
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06V20/10
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種用于輸出信息的方法，包括：

獲取垃圾圖像；

根據預先訓練的垃圾類別識別模型以及所述垃圾圖像，識別所述垃圾圖像中的垃圾對象的類別，得到類別識別結果，其中，所述垃圾類別識別模型用于表征垃圾圖像與垃圾對象的類別的對應關系；

根據預先訓練的識別結果檢測模型以及所述類別識別結果，確定所述類別識別結果是否正確，其中，所述識別結果檢測模型用于判斷類別識別結果是否正確；

響應于確定所述類別識別結果正確，輸出所述類別識別結果；

接收用戶對所述類別識別結果所發表的評論信息；

對所述評論信息進行語義分析，得到語義分析結果；

繪制與語義分析結果對應的曲線或圖形。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

響應于確定所述類別識別結果錯誤，將所述垃圾圖像及所述類別識別結果作為第一訓練樣本，重新訓練所述識別結果檢測模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述響應于確定所述類別識別結果錯誤，將所述垃圾圖像及所述類別識別結果作為第一訓練樣本，重新訓練所述識別結果檢測模型，包括：

響應于確定所述類別識別結果錯誤，摳取所述垃圾圖像中類別識別錯誤的垃圾對象的圖像，將摳取得到的圖像作為所述識別結果檢測模型的輸入，將錯誤的類別識別結果作為期望輸出，重新訓練所述識別結果檢測模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述垃圾類別識別模型通過以下第一訓練步驟得到：

獲取第一訓練樣本集合，其中，第一訓練樣本包括樣本垃圾圖像以及標注的垃圾對象的類別；

將所述第一訓練樣本集合中的至少一張樣本垃圾圖像作為輸入，將所輸入的樣本垃圾圖像標注的垃圾對象的類別作為期望輸出，訓練得到所述垃圾類別識別模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述方法還包括：

將所述第一訓練樣本集合中、未用于訓練所述垃圾類別識別模型的樣本垃圾圖像作為測試樣本垃圾圖像；

將所述測試樣本垃圾圖像輸入所述垃圾類別識別模型，得到所述測試樣本垃圾圖像的類別識別結果；

將所述測試樣本垃圾圖像的類別識別結果與所輸入測試樣本垃圾圖像的標注的垃圾類別進行對比，確定所述測試樣本垃圾圖像的類別識別結果是否正確。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述識別結果檢測模型通過以下第二訓練步驟得到：

獲取所述測試樣本垃圾圖像的類別識別結果中、錯誤的類別識別結果以及對應的測試樣本垃圾圖像；

將獲取的測試樣本垃圾圖像與其類別識別結果作為第二訓練樣本，得到第二訓練樣本集合；

將所述第二訓練樣本集合中的至少一張樣本垃圾圖像作為輸入，將與所輸入的樣本垃圾圖像對應的識別垃圾類別作為期望輸出，訓練得到所述識別結果檢測模型。

7.一種用于輸出信息的裝置，包括：

獲取單元，被配置成獲取垃圾圖像；

識別單元，被配置成根據預先訓練的垃圾類別識別模型以及所述垃圾圖像，識別所述垃圾圖像中的垃圾對象的類別，得到類別識別結果，其中，所述垃圾類別識別模型用于表征垃圾圖像與垃圾對象的類別的對應關系；

判斷單元，被配置成根據預先訓練的識別結果檢測模型以及所述類別識別結果，確定所述類別識別結果是否正確，其中，所述識別結果檢測模型用于判斷類別識別結果是否正確；

輸出單元，被配置成響應于確定所述類別識別結果正確，輸出所述類別識別結果；以及

被配置成執行以下步驟的單元：

接收用戶對所述類別識別結果所發表的評論信息；

對所述評論信息進行語義分析，得到語義分析結果；

繪制與語義分析結果對應的曲線或圖形。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述裝置還包括：

再訓練單元，被配置成響應于確定所述類別識別結果錯誤，將所述垃圾圖像及所述類別識別結果作為第一訓練樣本，重新訓練所述識別結果檢測模型。