[發(fā)明專利]圖像分類方法、裝置及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911029109.7
• 申請日: 2019-10-28
• 公開（公告）號: CN110751225A
• 公開（公告）日: 2020-02-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韋奕龍;張強(qiáng);王朝允;戴盾
• 申請（專利權(quán)）人: 普聯(lián)技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 44414 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 劉永康

1.一種圖像分類方法，其特征在于，包括：

對原始圖像進(jìn)行分割，得到若干待檢測圖像；

對于每一所述待檢測圖像，將所述待檢測圖像輸入圖像分類模型進(jìn)行計算，得到第一特征數(shù)據(jù)；

對所述待檢測圖像進(jìn)行圖像特征提取，提取預(yù)設(shè)目標(biāo)特征得到第二特征數(shù)據(jù)；

合并所述第一特征數(shù)據(jù)和所述第二特征數(shù)據(jù)生成特征圖像；

通過所述圖像分類模型對所述特征圖像進(jìn)行圖像分類，輸出分類結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的圖像分類方法，其特征在于，在對所述待檢測圖像進(jìn)行圖像特征提取，提取預(yù)設(shè)目標(biāo)特征得到第二特征數(shù)據(jù)之前，包括：

對所述待檢測圖像進(jìn)行灰度化并根據(jù)預(yù)設(shè)圖像分割規(guī)則將灰度化后的待檢測圖像均分。

3.如權(quán)利要求2所述的圖像分類方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)圖像分割規(guī)則根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)的尺寸設(shè)定，以使每一均分圖像的尺寸與所述第一特征數(shù)據(jù)的尺寸一致。

4.如權(quán)利要求1所述的圖像分類方法，其特征在于，在對于每一所述待檢測圖像，將所述待檢測圖像輸入圖像分類模型進(jìn)行計算，得到第一特征數(shù)據(jù)之前，還包括：

建立難例池，以根據(jù)所述難例池中的易錯樣本對所述圖像分類模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練。

5.如權(quán)利要求4所述的圖像分類方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述圖像分類模型進(jìn)行圖像分類訓(xùn)練；所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括正樣本和對所述難例池進(jìn)行過采樣得到的樣本。

6.如權(quán)利要求1-5任一項所述的圖像分類方法，其特征在于，所述圖像分類模型包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和分類器；

通過所述輸入層、所述卷積層和所述池化層對所述待檢測圖像進(jìn)行計算，得到第一特征數(shù)據(jù)。

7.如權(quán)利要求6所述的圖像分類方法，其特征在于，所述通過所述圖像分類模型對所述特征圖像進(jìn)行圖像分類，輸出分類結(jié)果，包括：

將所述特征圖像輸入所述圖像分類模型的全連接層進(jìn)行圖像分類，得到分類數(shù)據(jù)；

通過所述分類器對所述分類數(shù)據(jù)的概率進(jìn)行計算確定分類結(jié)果。

8.一種圖像分類裝置，其特征在于，包括：

圖像分割模塊，用于對原始圖像進(jìn)行分割，得到若干待檢測圖像；

計算模塊，用于對于每一所述待檢測圖像，將所述待檢測圖像輸入圖像分類模型進(jìn)行計算，得到第一特征數(shù)據(jù)；

圖像特征提取模塊，用于對所述待檢測圖像進(jìn)行圖像特征提取，提取預(yù)設(shè)目標(biāo)特征得到第二特征數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)合并模塊，用于合并所述第一特征數(shù)據(jù)和所述第二特征數(shù)據(jù)生成特征圖像；

圖像分類模塊，用于通過所述圖像分類模型對所述特征圖像進(jìn)行圖像分類，輸出分類結(jié)果。

9.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述圖像分類方法的步驟。

10.一種圖像分類裝置，其特征在于，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述圖像分類方法的步驟。