[發明專利]一種圖像識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110359351.1
• 申請日: 2021-04-02
• 公開（公告）號: CN113011409A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 單海蛟;何小坤;熊澤法
• 申請（專利權）人: 北京世紀好未來教育科技有限公司
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京開陽星知識產權代理有限公司 11710
• 代理人: 張子青

1.一種圖像識別方法，其特征在于，包括：

獲取目標圖像，所述目標圖像中包含一個或多個目標對象；

根據所述目標圖像，利用預先訓練完成的圖像分割模型得到目標檢測框以及與所述目標檢測框對應的圖像分割結果圖；

根據所述目標檢測框和所述圖像分割結果圖，對所述目標圖像進行裁剪，得到與所述目標對象對應的目標區域；

利用光學字符識別算法確定所述目標區域中所述目標對象的內容，得到識別結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標檢測框和所述圖像分割結果圖，對所述目標圖像進行裁剪，得到與所述目標對象對應的目標區域，包括：

根據所述目標檢測框對所述目標圖像進行裁剪，得到第一目標圖像；

根據所述圖像分割結果圖，確定所述圖像分割結果圖中分割出來的所述目標對象的最大連通區域；

根據所述最大連通區域的輪廓的像素點，得到所述輪廓的最小傾斜矩陣；

根據所述最小傾斜矩陣的傾斜角度將所述第一目標圖像轉正；

根據所述最小傾斜矩陣的寬和高對所述轉正后的第一目標圖像進行裁剪，得到與所述目標對象對應的目標區域。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述目標圖像，利用預先訓練完成的圖像分割模型得到與所述目標對象對應的目標檢測框以及與所述目標檢測框對應的圖像分割結果圖之前，還包括：

將所述目標圖像輸入到預先訓練完成的角度分類模型中，得到所述目標圖像的角度分類結果，根據所述角度分類結果將所述目標圖像進行旋轉；

根據所述旋轉后的目標圖像，利用預先訓練完成的圖像分割模型得到目標檢測框以及與所述目標檢測框對應的圖像分割結果圖。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像分割模型包括目標檢測層和圖像分割層，所述目標檢測層用于對所述目標圖像進行特征提取和目標檢測，得到目標特征信息和目標檢測框，所述圖像分割層用于根據所述目標特征信息以及所述目標檢測框，得到所述圖像分割結果圖。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖像分割層用于根據所述目標特征信息以及所述目標檢測框，得到所述圖像分割結果圖，包括：

所述圖像分割層用于確定所述目標特征信息中與所述目標檢測框對應的第一目標特征信息，計算所述第一目標特征信息中的每個像素點的概率值，根據所述每個像素點的概率值，得到所述圖像分割結果圖。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標圖像之前，所述方法還包括生成圖像分割模型，包括：

獲取第一樣本圖像以及所述第一樣本圖像中包含目標對象的第一目標檢測框；

根據所述第一樣本圖像和所述第一目標檢測框，對所述圖像分割模型中的目標檢測層進行模型訓練，得到第一目標檢測層；

獲取第二樣本圖像以及所述第二樣本圖像中包含目標對象的第二目標分割圖；

根據所述第二樣本圖像和所述第二目標分割圖，對所述圖像分割模型中的第一目標檢測層和圖像分割層進行模型訓練。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一樣本圖像和所述第一目標檢測框，對所述圖像分割模型中的目標檢測層進行模型訓練，得到第一目標檢測層，包括：

將所述第一樣本圖像輸入到所述圖像分割模型中的目標檢測層，得到第一預測目標檢測框；

根據所述第一預測目標檢測框和所述第一目標檢測框，確定第一損失函數；

根據所述第一損失函數，更新所述目標檢測層的參數，得到第一目標檢測層。