[發明專利]一種圖像識別方法、系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110051122.3
• 申請日: 2021-01-14
• 公開（公告）號: CN112836592A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 黃莉萍;李東海;王錕;馬昕;廖婧
• 申請（專利權）人: 武漢博雅弘拓科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/73;G06N3/04
• 代理公司: 武漢藍寶石專利代理事務所(特殊普通合伙) 42242
• 代理人: 王振宇

1.一種圖像識別方法，其特征在于，包括：

將采集的待識別影像輸入訓練后的深度學習網絡中，獲取由深度學習網絡輸出的待識別影像中的每一個物品的位置坐標信息和每一個物品所屬的類目名稱；

根據從待識別影像中識別出的任一個物品的位置坐標信息，在所述待識別影像對應的三維紋理模型中查找到所述任一個物品的矢量信息。

2.根據權利要求1所述的圖像識別方法，其特征在于，所述將采集的影像輸入訓練后的深度學習網絡中之前還包括：

收集多張影像，每一張影像中包括至少一個物品，并對每一張影像中的每一個物品的位置坐標信息和每一個物品所屬的類目名稱進行標注；

將多張影像和標注的每一張影像中每一個物品的位置坐標信息以及每一個物品所屬的類目名稱構成訓練數據集；

利用訓練數據集對深度學習網絡進行訓練。

3.根據權利要求1所述的圖像識別方法，其特征在于，所述根據從待識別影像中識別出的任一個物品的位置坐標信息，在所述待識別影像對應的三維紋理模型中查找到所述任一個物品的矢量信息之前還包括：

獲取特定區域內的多張待識別影像，對多張待識別影像進行空三匹配，獲取待識別影像的點云數據；

根據待識別影像的點云數據，構建待識別影像的三維紋理模型；

其中，所述待識別影像的點云數據包括待識別影像中每一個物品的三維坐標信息和每一個物品的矢量信息。

4.根據權利要求3所述的圖像識別方法，其特征在于，所述從待識別影像中識別出的任一個物品的位置坐標信息為二維位置坐標信息；相應的，所述根據從待識別影像中識別出的任一個物品的位置坐標信息，在所述待識別影像對應的三維紋理模型中查找到所述任一個物品的矢量信息包括：

從三維紋理模型中找到與從待識別影像中識別出的任一個物品的二維位置坐標信息對應的三維坐標信息，并從三維紋理模型中獲取所述三維坐標信息對應的物品的矢量信息。

5.根據權利要求3或4所述的圖像識別方法，其特征在于，所述物品的矢量信息至少包括尺寸信息、寬度信息、長度信息和高度信息。

6.一種圖像識別系統，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于將采集的待識別影像輸入訓練后的深度學習網絡中，獲取由深度學習網絡輸出的待識別影像中的每一個物品的位置坐標信息和每一個物品所屬的類目名稱；

查找模塊，用于根據從待識別影像中識別出的任一個物品的位置坐標信息，在所述待識別影像對應的三維紋理模型中查找到所述任一個物品的矢量信息。

7.根據權利要求6所述得圖像識別系統，其特征在于，還包括：

收集模塊，用于收集多張影像，每一張影像中包括至少一個物品，并對每一張影像中的每一個物品的位置坐標信息和每一個物品所屬的類目名稱進行標注；其中，多張影像和標注的每一張影像中每一個物品的位置坐標信息以及每一個物品所屬的類目名稱構成訓練數據集；

訓練模塊，用于利用訓練數據集對深度學習網絡進行訓練。

8.根據權利要求6或7所述的圖像識別系統，其特征在于，還包括：

第二獲取模塊，用于獲取特定區域內的多張待識別影像，對多張待識別影像進行空三匹配，獲取待識別影像的點云數據；

構建模塊，用于根據待識別影像的點云數據，構建待識別影像的三維紋理模型；

其中，所述待識別影像的點云數據包括待識別影像中每一個物品的三維坐標信息和每一個物品的矢量信息。

9.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器、處理器，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機管理類程序時實現如權利要求1-6任一項所述的圖像識別方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機管理類程序，所述計算機管理類程序被處理器執行時實現如權利要求1-5任一項所述的圖像識別方法的步驟。