[發明專利]基于用戶標簽的目標對象識別方法及系統

有效

• 申請號: 202110065857.1
• 申請日: 2021-01-19
• 公開（公告）號: CN112395577B
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 陳志民;萬成
• 申請（專利權）人: 江蘇紅網技術股份有限公司
• 主分類號: G06F21/31
• 分類號: G06F21/31;G06N3/04;G06N3/08;H04L29/08
• 代理公司: 南京鑫之航知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32410
• 代理人: 姚蘭蘭

1.一種基于用戶標簽的目標對象識別方法，其特征在于：其包括以下步驟；

S1，構建識別系統，首先構建一個基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器，若干標簽標定及識別終端及若干公共圖像信息采集終端，其中基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器通過物聯網通訊網絡連接有多個標簽標定及識別終端，將至少兩個所述標簽標定及識別終端之間通過互聯網通訊網絡建立數據連接，并構成多個標簽識別局域網，各所述標簽識別局域網分別與若干公共圖像信息采集終端連接，且相鄰兩個所述標簽識別局域網間通過中繼服務器建立數據連接；

S2，標簽設定，完成S1步驟后，通過標簽標定及識別終端采集各待識別管理的目標對象的身份識別信息，然后將采集的身份識別信息發送至基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器進行備份；對采集的身份識別信息進行計算并生成相應的識別標簽信息；然后將生成的識別標簽信息發送至基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器中，并使識別標簽信息與相應的待識別管理的目標對象的身份識別信息在基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器中建立數據連接；

S3，邏輯學習，完成S2步驟后，基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器對保存的各待識別管理的目標對象的身份識別信息和制備的識別標簽信息進行邏輯運算及深度學習匹配，當每個所述標簽標定及識別終端采集的識別標簽信息重合度達到70%以上時，完成現場識別，并將現場識別數據發送至基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器中，然后由基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器根據接收的現場識別數據進行二次識別，將現場識別數據與基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器在S2步驟存儲的目標對象的身份識別信息進行比對，得到現場識別數據與存儲的相應目標對象的身份識別信息重合度數據，然后對重合度進行比較運算，以重合度最高的目標對象的身份識別信息與當前現場識別數據匹配，從而完成識別管理邏輯訓練；

S4，識別作業，完成S3步驟后，即可通過標簽標定及識別終端對待識別的目標對象進行身份信息識別管理。

2.根據權利要求1所述的一種基于用戶標簽的目標對象識別方法，其特征在于：所述的基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器中構建深度神經網絡模型。

3.根據權利要求2所述的一種基于用戶標簽的目標對象識別方法，其特征在于：所述的深度神經網絡模型為BP神經網絡系統、CNN卷積神經網絡、LSTM神經網絡中的任意一種或幾種共用。

4.根據權利要求1所述的一種基于用戶標簽的目標對象識別方法，其特征在于：所述的S4步驟中，在進行識別作業時，對基于大數據處理平臺為基礎的識別管理服務器中未涉及的目標對象時，返回S2步驟進行標簽設定，將全新目標納入目標識別管理體系中；當發生識別錯誤時，則返回S3步驟進行邏輯學習，對識別誤差進行糾正，并再次識別。

5.根據權利要求1所述的一種基于用戶標簽的目標對象識別方法，其特征在于：所述的S1中，公共圖像信息采集終端為CCD攝像機、3D攝像機、麥克風中的任意一種或幾種共用。