[發明專利]圖像識別方法、設備、存儲介質及裝置在審
| 申請號: | 201911424252.6 | 申請日: | 2019-12-31 |
| 公開(公告)號: | CN111209947A | 公開(公告)日: | 2020-05-29 |
| 發明(設計)人: | 馮揚揚;姜濱;遲小羽 | 申請(專利權)人: | 歌爾股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06K9/32 |
| 代理公司: | 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287 | 代理人: | 胡海國 |
| 地址: | 261031 山東省濰*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 識別 方法 設備 存儲 介質 裝置 | ||
1.一種圖像識別方法,其特征在于,所述圖像識別方法包括以下步驟:
獲取待識別圖像;
通過預設分類網絡確定所述待識別圖像的目標特征以及第一圖像類別概率;
根據所述目標特征通過預設區域定位網絡對所述待識別圖像進行預處理,獲得目標圖像;
通過所述預設分類網絡確定所述目標圖像的第二圖像類別概率,并根據所述第一圖像類別概率以及所述第二圖像類別概率確定目標類別概率;
根據所述目標類別概率確定所述待識別圖像的圖像類別。
2.如權利要求1所述的圖像識別方法,其特征在于,所述通過預設分類網絡確定所述待識別圖像的目標特征以及第一圖像類別概率的步驟,具體包括:
通過預設分類網絡對所述待識別圖像進行特征提取,獲得目標特征;
根據所述目標特征通過預設概率分布模型確定所述待識別圖像的第一圖像類別概率。
3.如權利要求1所述的圖像識別方法,其特征在于,所述通過預設分類網絡確定所述待識別圖像的目標特征以及第一圖像類別概率的步驟之后,所述圖像識別方法還包括:
根據所述目標特征通過預設多尺度特征融合模型對所述待識別圖像進行特征拼接,獲得待處理圖像;
相應地,所述根據所述目標特征通過預設區域定位網絡對所述待識別圖像進行預處理,獲得目標圖像的步驟,具體包括:
根據所述目標特征通過預設區域定位網絡對所述待處理圖像進行預處理,獲得目標圖像。
4.如權利要求3所述的圖像識別方法,其特征在于,所述根據所述目標特征通過預設區域定位網絡對所述待處理圖像進行預處理,獲得目標圖像的步驟,具體包括:
通過預設區域定位網絡確定目標截取區域,并根據所述目標截取區域對所述待處理圖像進行圖像截取,獲取待調整圖像;
將所述待調整圖像對應的圖像大小調整至預設大小,獲得目標圖像。
5.如權利要求4所述的圖像識別方法,其特征在于,所述通過預設區域定位網絡確定目標截取區域,并根據所述目標截取區域對所述待處理圖像進行圖像截取,獲取待調整圖像的步驟,具體包括:
通過預設區域定位網絡確定截取中心點以及截取邊長,并根據所述截取中心點以及所述截取邊長確定目標截取區域;
根據所述目標截取區域對所述待處理圖像進行圖像截取,獲取待調整圖像。
6.如權利要求4所述的圖像識別方法,其特征在于,所述通過預設區域定位網絡確定目標截取區域,并根據所述目標截取區域對所述待處理圖像進行圖像截取,獲取待調整圖像的步驟之后,所述圖像識別方法還包括:
根據所述第一圖像類別概率通過預設損失函數模型確定所述待識別圖像的初始損失函數值;
通過所述預設分類網絡確定所述目標圖像的第二圖像類別概率,并根據所述第二圖像類別概率通過所述預設損失函數模型確定所述待調整圖像的目標損失函數值;
判斷所述目標損失函數值是否小于所述初始損失函數值;
若是,則執行所述將所述待調整圖像對應的圖像大小調整至預設大小,獲得目標圖像的步驟。
7.如權利要求1至6中任一項所述的圖像識別方法,其特征在于,所述通過所述預設分類網絡確定所述目標圖像的第二圖像類別概率,并根據所述第一圖像類別概率以及所述第二圖像類別概率確定目標類別概率的步驟,具體包括:
通過所述預設分類網絡確定所述目標圖像的第二圖像類別概率;
根據所述第一圖像類別概率以及所述第二圖像類別概率通過預設權重算法確定目標類別概率。
8.一種圖像識別設備,其特征在于,所述圖像識別設備包括:存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的圖像識別程序,所述圖像識別程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的圖像識別方法的步驟。
9.一種存儲介質,其特征在于,所述存儲介質上存儲有圖像識別程序,所述圖像識別程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的圖像識別方法的步驟。
10.一種圖像識別裝置,其特征在于,所述圖像識別裝置包括:獲取模塊、目標特征提取模塊、預處理模塊、目標類別概率確定模塊和識別模塊;
所述獲取模塊,用于獲取待識別圖像;
所述目標特征提取模塊,用于通過預設分類網絡確定所述待識別圖像的目標特征以及第一圖像類別概率;
所述預處理模塊,用于根據所述目標特征通過預設區域定位網絡對所述待識別圖像進行預處理,獲得目標圖像;
所述目標類別概率確定模塊,通過所述預設分類網絡確定所述目標圖像的第二圖像類別概率,并根據所述第一圖像類別概率以及所述第二圖像類別概率確定目標類別概率;
所述識別模塊,用于根據所述目標類別概率確定所述待識別圖像的圖像類別。
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