[發明專利]一種目標識別方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011058342.0
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112215114A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 龐棣;王月星;熊繼東;王兵
• 申請（專利權）人: 中航(成都)無人機系統股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F16/14
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 侯珊

本發明公開了一種目標識別方法，該方法包括以下步驟：對接收到的目標識別請求進行解析，得到待識別目標和目標識別算法；從文件數據庫中查找與目標識別算法對應的目標描述文件；其中，文件數據庫中存儲有各識別算法與各描述文件之間的對應關系；讀取目標描述文件中的目標算法類型；從模型數據庫中調取與目標算法類型對應的目標識別模型；其中，模型數據庫中存儲有各算法類型與各識別模型之間的對應關系；利用目標識別模型對待識別目標進行識別操作。應用本發明實施例所提供的技術方案，不需要安裝多個軟件，節省時間，提升了對待識別目標的識別效果。本發明還公開了一種目標識別裝置、設備及存儲介質，具有相應技術效果。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，特別是涉及一種目標識別方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

在高空無人機偵察識別時，會根據現場需要，更改和選擇不同卷積神經網絡算法對多目標和不同種類目標進行識別。

目前采用卷積神經網絡算法的識別軟件進行識別時，目標識別軟件一般采用固定推理方法對單種推理方式的神經網絡算法進行識別推理，即在軟件設計之初便確定算法所采用的推理規則。這種軟件進行算法更改時，只能選擇同種類的算法進行替換。例如：采用yolo算法網絡進行推理的軟件只能用yolo類算法進行替換，采用rcnn類的算法網絡只能用rcnn類的算法進行替換。但是，例如進行巡邏時需要進行多種目標的廣泛的識別，這時需要采用快速的yolo類型網絡。而又在進行跟蹤和偵察時需要進行精細化的高準確度識別，這時需要采用rcnn類型網絡。只能通過重啟其他類型算法網絡對應的軟件的方式進行目標識別，需要安裝各類算法網絡分別對應的軟件，軟件安裝冗雜，軟件重啟過程慢，影響對待識別目標的識別效果。

綜上所述，如何有效地解決現有的目標識別方法軟件安裝冗雜，軟件重啟過程慢，影響對待識別目標的識別效果等問題，是目前本領域技術人員急需解決的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種目標識別方法，該方法不需要安裝多個軟件，節省時間，提升了對待識別目標的識別效果；本發明的另一目的是提供一種目標識別裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

一種目標識別方法，包括：

對接收到的目標識別請求進行解析，得到待識別目標和目標識別算法；

從文件數據庫中查找與所述目標識別算法對應的目標描述文件；其中，所述文件數據庫中存儲有各識別算法與各描述文件之間的對應關系；

讀取所述目標描述文件中的目標算法類型；

從模型數據庫中調取與所述目標算法類型對應的目標識別模型；其中，所述模型數據庫中存儲有各算法類型與各識別模型之間的對應關系；

利用所述目標識別模型對所述待識別目標進行識別操作。

在本發明的一種具體實施方式中，在利用所述目標識別模型對所述待識別目標進行識別操作之后，還包括：

輸出目標識別結果。

在本發明的一種具體實施方式中，輸出目標識別結果，包括：

將所述目標識別結果以包絡框的形式繪制于所述待識別目標所在圖像，得到目標圖像；

輸出所述目標圖像。

在本發明的一種具體實施方式中，將所述目標識別結果以包絡框的形式繪制于所述待識別目標所在圖像，包括：

讀取所述目標描述文件中的目標錨點信息；

根據所述目標錨點信息計算所述目標包絡框；

將所述目標識別結果以所述目標包絡框的形式繪制于所述待識別目標所在圖像。