[發明專利]目標對象的類別識別方法、裝置、電子設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202010450852.6 | 申請日: | 2020-05-25 |
| 公開(公告)號: | CN111814538A | 公開(公告)日: | 2020-10-23 |
| 發明(設計)人: | 申世偉 | 申請(專利權)人: | 北京達佳互聯信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 | 代理人: | 李娜 |
| 地址: | 100085 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 目標 對象 類別 識別 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種目標對象的類別識別方法,其特征在于,包括:
分別獲取待識別的圖像中包含的目標對象的目標類別特征向量、所述圖像的場景信息的第一詞向量和預設的多個第一類別的多個第二詞向量;
根據所述目標類別特征向量和預設的映射參數生成所述目標對象的第三詞向量;
根據所述第一詞向量、多個所述第二詞向量和所述第三詞向量識別出所述目標對象的類別。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述目標類別特征向量和預設的映射參數生成所述目標對象的第三詞向量,包括:
將所述目標類別特征向量和所述映射參數進行矩陣相乘得到所述第三詞向量。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述第一詞向量、多個所述第二詞向量和所述第三詞向量識別出所述目標對象的類別,包括:
根據所述第一詞向量和多個所述第二詞向量從多個所述第一類別中篩選出所述圖像的多個第二類別;
根據多個所述第二類別的第四詞向量和所述第三詞向量識別出所述目標對象的類別。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述根據所述第一詞向量和多個所述第二詞向量從多個所述第一類別中篩選出所述圖像的多個第二類別,包括:
分別計算所述第一詞向量和多個所述第二詞向量之間的余弦距離;
將余弦距離最少的預設數量的多個所述第二詞向量對應的多個所述第一類別確定為多個所述第二類別。
5.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述根據多個所述第二類別的第四詞向量和所述第三詞向量識別出所述目標對象的類別,包括:
分別計算多個所述第四詞向量和所述第三詞向量之間的余弦距離;
將余弦距離最少的所述第四詞向量對應的所述第二類別確定為所述目標對象的類別。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述映射參數的生成步驟,包括:
在預設的第一分類模型的訓練過程中,根據所述第一分類模型的樣本數據中樣本類別的第五詞向量和所述樣本數據中樣本圖像的樣本對象的樣本類別特征向量生成所述映射參數。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述根據所述第一分類模型的樣本數據中樣本類別的第五詞向量和所述樣本數據中樣本圖像的樣本對象的樣本類別特征向量生成所述映射參數,包括:
基于所述第五詞向量和所述樣本類別特征向量,利用嶺回歸算法生成所述映射參數。
8.一種目標對象的類別識別裝置,其特征在于,包括:
獲取模塊,被配置為分別獲取待識別的圖像中包含的目標對象的目標類別特征向量、所述圖像的場景信息的第一詞向量和預設的多個第一類別的多個第二詞向量;
生成模塊,被配置為根據所述目標類別特征向量和預設的映射參數生成所述目標對象的第三詞向量;
識別模塊,被配置為根據所述第一詞向量、多個所述第二詞向量和所述第三詞向量識別出所述目標對象的類別。
9.一種電子設備,其特征在于,包括:
處理器;
用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器;
其中,所述處理器被配置為執行所述指令,以實現如權利要求1至7中任一項所述的目標對象的類別識別方法。
10.一種存儲介質,其特征在于,當所述存儲介質中的指令由電子設備的處理器執行時,使得所述電子設備能夠執行如權利要求1至7中任一項所述的目標對象的類別識別方法。
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