[發明專利]一種風景圖片分類方法及其裝置

有效

• 申請號: 201910637564.9
• 申請日: 2019-07-15
• 公開（公告）號: CN110334234B
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發明（設計）人: 孫敏
• 申請（專利權）人: 深圳市祈錦通信技術有限公司
• 主分類號: G06F16/55
• 分類號: G06F16/55;G06F16/583;G06V20/10;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市科冠知識產權代理有限公司 44355
• 代理人: 王海駿

1.一種基于安卓系統的風景圖片分類方法，其特征在于，包括如下步驟：

建立風景種類識別模型；

建立風景種類識別模型的步驟，包括：

建立圖片數據庫，所述圖片數據庫的圖片源于網絡上的Scene Eight CategoriesOutdoor數據庫；

從所述圖片數據庫中獲取建模圖片；

提取建模圖片的全局場景特征向量以及與建模圖片關聯的真實標簽；所述真實標簽攜帶有建模圖片所屬風景種類的信息；

根據所述建模圖片的全局場景特征向量以及真實標簽所攜帶的建模圖片所屬風景種類信息，建立風景種類識別模型；

在PC端上通過Open CV開源機器視覺庫中的SVM分類器訓練所述風景種類識別模型；

訓練風景種類識別模型的步驟包括：

從所述圖片數據庫中選取訓練圖片，并標記訓練圖片；

獲取訓練圖片的絕對路徑；所述絕對路徑攜帶有訓練圖片所屬風景種類的信息；

采用哈希表記錄訓練圖片的絕對路徑，并將所述哈希表置于Java容器中；

提取訓練圖片的全局場景特征向量，將所述訓練圖片的全局場景特征向量輸入所述風景種類識別模型，獲取訓練圖片的風景種類識別結果；

將所述訓練圖片的風景種類識別結果置于所述Java容器中；

比對所述訓練圖片的風景種類識別結果和所述絕對路徑所攜帶的訓練圖片所屬風景種類信息；

根據比對結果以及預設的模型評估規則，獲取所述風景種類識別模型的評估結果；所述評估結果包括識別準確率、識別效率以及泛化能力；

獲取待分類圖片；

提取待分類圖片的全局場景特征向量；

將所述待分類圖片的全局場景特征向量輸入預設在安卓系統中的風景種類識別模型，獲取待分類圖片的風景種類識別結果；

根據所述待分類圖片的風景種類識別結果，對待分類圖片進行分類。

2.根據權利要求1所述的風景圖片分類方法，其特征在于，

建立風景種類識別模型的步驟之前，所述方法還包括：

通過NDK工具集將GIST特征提取算法和FFTW算法庫植入所述安卓系統；

在所述安卓系統上安裝Open CV安卓支持庫；

獲取所述風景種類識別模型的評估結果的步驟之后，所述方法還包括：

根據評估結果，以xml標記文本輸出識別準確率最高的風景種類識別模型；

提取訓練圖片的全局場景特征向量的步驟之前，所述方法還包括：

對訓練圖片進行預處理；預處理包括能量均衡和/或局部傅里葉變換；

提取待分類圖片的全局場景特征向量的步驟之前，所述方法還包括：

對待分類圖片進行預處理；預處理包括能量均衡和/或局部傅里葉變換。

3.根據權利要求1所述的風景圖片分類方法，其特征在于，所述待分類圖片的風景種類識別結果為海邊、森林、道路、城區、山區、原野、街道、高樓中的一個。

4.一種基于安卓系統的風景圖片分類裝置，基于權利要求1-3任一所述的風景圖片分類方法，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取待分類圖片；

提取單元，用于提取待分類圖片的全局場景特征向量；

識別單元，用于將待分類圖片的全局場景特征向量輸入預設在安卓系統中的風景種類識別模型，獲取待分類圖片的風景種類識別結果；

分類單元，用于根據待分類圖片的風景種類識別結果，對待分類圖片進行分類。

5.根據權利要求4所述的風景圖片分類裝置，其特征在于，

所述裝置還包括：

建庫單元，用于建立圖片數據庫；

所述獲取單元，還用于從所述圖片數據庫中獲取建模圖片；

所述提取單元，還用于提取建模圖片的全局場景特征向量以及與建模圖片關聯的真實標簽；

所述裝置還包括：

建模單元，用于根據所述建模圖片的全局場景特征向量以及與建模圖片關聯的真實標簽，建立風景種類識別模型。