[發(fā)明專利]工服標志的識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010310872.3 | 申請日： | 2020-04-20 |
| 公開（公告）號： | CN111461101B | 公開（公告）日： | 2023-05-19 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 李斯;趙齊輝 | 申請（專利權(quán)）人： | 上海東普信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G06V40/10 | 分類號： | G06V40/10;G06V10/32;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/74 |
| 代理公司： | 北京市京大律師事務(wù)所 11321 | 代理人： | 于亭 |
| 地址： | 201700 上海市青浦區(qū)*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 標志 識別 方法 裝置 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種工服標志的識別方法，其特征在于，所述工服標志的識別方法包括：
獲取待處理的原始圖像數(shù)據(jù)，并對所述原始圖像數(shù)據(jù)進行圖像增強處理和尺寸大小轉(zhuǎn)換處理，得到目標圖像，所述原始圖像數(shù)據(jù)為預(yù)置場景下的員工圖像數(shù)據(jù)；
通過預(yù)置的目標模型，對所述目標圖像進行特征圖提取處理和邊界框生成處理，得到初始區(qū)域信息；
其中，所述通過預(yù)置的目標模型，對所述目標圖像進行特征圖提取處理和邊界框生成處理，得到初始區(qū)域信息，包括：
調(diào)用預(yù)置的目標模型，所述目標模型包括單鏡頭多盒檢測器網(wǎng)絡(luò)，所述單鏡頭多盒檢測器網(wǎng)絡(luò)包括超分辨率測試序列算法和確定性網(wǎng)絡(luò)；
通過所述超分辨率測試序列算法，提取所述目標圖像的特征圖，得到初始特征圖；
對所述初始特征圖進行注意力機制處理，得到注意力融合特征圖；
通過所述確定性網(wǎng)絡(luò)對所述注意力融合特征圖進行多層級的運算處理，得到多個尺度的特征圖；
基于所述多個尺度的特征圖生成所述目標圖像的邊界框，得到初始區(qū)域信息，所述初始區(qū)域信息包括邊界框內(nèi)的目標圖像信息；
對所述初始區(qū)域信息進行人像檢測處理和區(qū)域分割處理，得到候選區(qū)域信息；
通過所述目標模型，對所述候選區(qū)域信息進行卷積處理和錨框匹配處理，得到目標區(qū)域信息；
根據(jù)預(yù)置的工服標志信息，對所述目標區(qū)域信息中的圖像信息進行識別，得到工服標志識別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工服標志的識別方法，其特征在于，所述對所述初始區(qū)域信息進行人像檢測處理和區(qū)域分割處理，得到候選區(qū)域信息，包括：
對所述初始區(qū)域信息進行圖像灰度化處理、圖像濾波處理、降噪處理和邊緣檢測，得到圖像輪廓信息；
對所述圖像輪廓信息進行人像輪廓識別并進行人體工服著裝部位檢測，得到工服著裝區(qū)域；
按照預(yù)置的工服劃分區(qū)域?qū)λ龉しb區(qū)域進行邊界框標記，得到候選區(qū)域信息，所述候選區(qū)域信息包括邊界框標記的工服著裝圖像信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工服標志的識別方法，其特征在于，所述通過所述目標識別模型，對所述候選區(qū)域信息進行卷積處理和錨框匹配處理，得到目標區(qū)域信息，包括：
通過所述目標模型中的移動端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對所述候選區(qū)域信息進行多層級濾波處理和融合處理，得到待處理區(qū)域信息；
根據(jù)預(yù)置的工服標志錨框和匹配算法，對所述待處理區(qū)域信息進行預(yù)測和分類，得到目標區(qū)域信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工服標志的識別方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)置的工服標志信息，對所述目標區(qū)域信息中的圖像信息進行識別，得到工服標志識別結(jié)果，包括：
獲取預(yù)置的工服標志信息對應(yīng)的工服標志特征矩陣向量，以及所述目標區(qū)域信息中圖像信息對應(yīng)的圖像特征矩陣向量；
通過預(yù)置相似度計算算法計算所述圖像特征矩陣向量與所述工服標志特征矩陣向量之間的相似度，得到多個相似度值；
判斷所述多個相似度值是否均大于預(yù)設(shè)閾值；
若所述多個相似度值均大于預(yù)設(shè)閾值，則判定所述目標區(qū)域信息對應(yīng)的圖像為工服標志，得到工服標志識別結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項所述的工服標志的識別方法，其特征在于，所述獲取待處理的原始圖像數(shù)據(jù)之前，所述工服標志的識別方法還包括：
獲取工服標記的標注樣本文件集，并對所述標注樣本文件集進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和分類，得到工服標志訓(xùn)練集和工服標志測試集；
通過預(yù)置的單鏡頭多盒檢測器網(wǎng)絡(luò)，對所述工服標志訓(xùn)練集進行特征圖提取處理、邊界框生成處理、卷積處理和錨框匹配處理，得到單鏡頭多盒檢測器識別模型；
通過所述單鏡頭多盒檢測器識別模型，對所述工服標志測試集進行運算處理，得到測試結(jié)果；
根據(jù)預(yù)置損失函數(shù)和所述測試結(jié)果，對所述單鏡頭多盒檢測器識別模型的權(quán)重值進行迭代調(diào)整，得到預(yù)置的目標模型。
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