[發明專利]一種行業分類模型的訓練方法及裝置

有效

• 申請號: 202011084785.7
• 申請日: 2020-10-12
• 公開（公告）號: CN112200631B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 黃博
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06V20/20;G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 周嗣勇

本說明書提出一種行業分類模型的訓練方法及裝置，獲取門店圖像數據集，所述門店圖像數據集中的一條數據包括門店圖像、以及該門店圖像對應的行業類型；針對任一條數據，將該條數據中包含的門店圖像輸入到預先訓練的物品檢測模型中，所述物品檢測模型用于檢測圖像中是否包含預設的N種物品；利用所述門店圖像數據集中數據對應的物品檢測模型輸出結果、以及包含的行業類型，構建訓練樣本集；其中，訓練樣本以預設N種物品的數量作為N個特征值，以行業類型為標簽值；利用所述訓練樣本集對行業分類模型進行有監督訓練，獲得用于根據門店圖像預測門店行業類型的行業分類模型。

技術領域

本說明書涉及計算機技術領域，尤其涉及一種行業分類模型的訓練方法及裝置。

背景技術

線下實體商戶為了便于管理、或為自己的顧客提供更好地服務，通常會購置一些智能設備放置在門店內，例如刷臉支付設備、刷臉打卡設備、智能監控設備等。

同時如果商戶想要使用這些設備自帶的某些功能、或享受設備廠家提供的某些額外服務，則需要提供一定的身份信息給設備廠家。對于商戶來說，需要提供的身份信息之一就是該商戶所屬的行業信息。例如，如果商戶在購買了刷臉支付設備后，如果想要使用刷臉支付功能，則需要向設備廠家提供其所屬的行業信息。

目前設備廠家確定商戶行業信息的一種方式是直接獲取商戶手動填寫的行業信息，但這種方式并不能保證信息的準確性；另一種方式是采用人工現場確定的方式，但這種方式則會消耗大量的人力與物力成本。

因此，對于設備提供商來說，在確定商戶所屬的行業信息時，如何能夠降低成本且能保證信息的準確性是目前需要解決的問題。

發明內容

針對上述技術問題，本說明書提供一種行業分類模型的訓練方法及裝置，技術方案如下：

根據本說明書的第一方面，提供一種行業分類模型的訓練方法，包括：

獲取門店圖像數據集，所述門店圖像數據集中的一條數據包括門店圖像、以及該門店圖像對應的行業類型；

針對任一條數據，將該條數據中包含的門店圖像輸入到預先訓練的物品檢測模型中；所述物品檢測模型用于檢測圖像中是否包含預設的N種物品；

利用所述門店圖像數據集中數據對應的物品檢測模型輸出結果、以及包含的行業類型，構建訓練樣本集；其中，訓練樣本以所述預設N種物品的數量作為N個特征值，以行業類型為標簽值；

利用所述訓練樣本集對行業分類模型進行有監督訓練，獲得用于根據門店圖像預測門店行業類型的行業分類模型。

根據本說明書的第二方面，提供一種行業分類模型的訓練裝置，包括：

圖像數據集獲取模塊，用于獲取門店圖像數據集，所述門店圖像數據集中的一條數據包括門店圖像、以及該門店圖像對應的行業類型；

物品檢測模塊，用于針對任一條數據，將該條數據中包含的門店圖像輸入到預先訓練的物品檢測模型中；所述物品檢測模型用于檢測圖像中是否包含預設的N種物品；

訓練樣本集構建模塊，用于利用所述門店圖像數據集中數據對應的物品檢測模型輸出結果、以及包含的行業類型，構建訓練樣本集；其中，訓練樣本以所述預設N種物品的數量作為N個特征值，以行業類型為標簽值；

行業分類模型訓練模塊，用于利用所述訓練樣本集對行業分類模型進行有監督訓練，獲得用于根據門店圖像預測門店行業類型的行業分類模型。