[發明專利]一種圖像識別方法、入侵對象檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202010367005.3
• 申請日: 2020-04-30
• 公開（公告）號: CN113591520A
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 陶冶;汪紅星;任旭鳴
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 劉金玲

本申請提供一種圖像識別方法、入侵對象檢測方法及裝置。該方法中，攝像機對采集的圖像進行識別，生成第一識別結果，然后把圖像發送給圖像識別平臺，由圖像識別平臺身體工程第二識別結果，當所述第一識別結果和第二識別結果之間的差異較大時，所述圖像識別平臺根據所述第一識別結果和所述第二識別結果，確定所述第一圖像的最終識別結果。因此，在本申請中，一張圖像的最終識別結果是結合攝像機和圖像識別平臺各自對這張圖像的識別結果而得，準確性較高。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種圖像識別方法、入侵對象檢測方法及裝置。

背景技術

圖像識別技術的應用越來越廣泛，比如，車輛檢測、行人檢測、人體身份識別(person re-Identification，ReID)、目標跟蹤、人流量統計等等。

為了提升圖像識別的準確性，圖像采集終端可以通過算法模型進行圖像識別。比如識別圖像上的對象是成人還是兒童。

然而，圖像采集終端比如攝像機使用算法模型進行圖像識別，存在如下缺陷：

由于圖像采集終端的位置固定，即拍攝范圍(或拍攝場景)相對固定，采集的樣本數據有局限。比如，設置在小學門口的攝像機，采集的圖像中兒童圖像居多，成人圖像較少。圖像采集終端使用采集到的圖像對算法模型進行訓練，訓練出的算法模型對兒童的識別準確率高，對成人的識別準確率低。這樣的話，一旦有成年人意圖潛入小學，而圖像采集終端對其識別準確率低，無法起到真正的安全防范效果。

發明內容

本申請提供一種圖像識別方法、入侵對象檢測方法及裝置，圖像采集終端和圖像識別平臺可以協作對圖像進行檢測，以得到較為準確性的檢測結果。

第一方面，提供一種圖像識別方法，該方法可以由圖像識別平臺執行，該方法包括：圖像識別平臺獲取圖像采集終端采集的第一圖像；所述圖像識別平臺獲取所述圖像采集終端對所述第一圖像的第一識別結果；所述圖像識別平臺對所述第一圖像進行識別，得到對所述第一圖像的第二識別結果；當所述第一識別結果和第二識別結果之間的差異滿足預設條件時，所述圖像識別平臺根據所述第一識別結果和所述第二識別結果，確定所述第一圖像的最終識別結果。這里的差異滿足預設條件例如是差異較大，當差異較小時，可以直接把第一識別結果作為最終識別結果。

因此，本申請實施例中，第一圖像的最終識別結果是結合圖像采集終端和圖像識別平臺各自對第一圖像的識別結果而得，提升圖像識別準確性。

舉例來說，設置在小學門口的圖像采集終端比如攝像機，拍攝范圍(或拍攝場景)相對固定，采集的圖像中兒童圖像居多，成人圖像較少。比如，攝像機采集到100張圖像，其中90張是兒童圖像，10張是成人圖像。圖像采集終端使用這些圖像對算法模型進行訓練，訓練出的算法模型對兒童的識別準確率高，對成人的識別準確率低。比如，第一圖像上包含對象1，對象1是成人，但是由于圖像采集終端對兒童識別準確性高對成人的準確性較低，所以圖像采集終端識別第一圖像之后可能認為對象1有0.6的概率是兒童，有0.4的概率是成人，也就是說，圖像采集終端不是非常確定對象1是兒童。

圖像識別平臺與多個圖像采集終端連接，獲取的樣本數據較多，可以做到樣本數據均衡化，比如，使用50張成人圖像和50張兒童圖像對模型進行訓練，由于成人圖像增多，訓練得到的算法模型能夠提升成人的識別準確率，但是對兒童的識別準確性可能會降低。比如，圖像識別平臺識別第一圖像之后認為對象1有0.8的概率是成人，有0.2的概率是兒童。也就是說，圖像識別平臺比較確定對象1是成人。

圖像識別平臺和圖像采集終端各自的識別結果結合得到圖像的最終識別結果，比如，取兩個識別結果的平均值，即0.4和0.8的平均值，確定對象1是成人的概率是0.6，那么對象1是兒童的概率是0.4，所以對象1的最終識別結果是成人；相對于圖像采集終端的識別結果(0.6的概率是兒童)，提升圖像識別準確性。