[發明專利]基于人工智能的場景識別方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 202110501512.6
• 申請日: 2021-05-08
• 公開（公告）號: CN112990378B
• 公開（公告）日: 2021-08-13
• 發明（設計）人: 郭卉
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 趙翠萍;張穎玲

本申請提供了一種基于人工智能的場景識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質；涉及人工智能技術以及區塊鏈技術，方法包括：獲取第一領域的無場景類別標注的第一圖像樣本；通過所述第一圖像樣本，對第二領域的有場景類別標注的第二圖像樣本進行風格變換處理，得到所述第一領域的有場景類別標注的第三圖像樣本；其中，所述第三圖像樣本與所述第二圖像樣本具有相同的場景類別標注；基于所述第一圖像樣本、所述第二圖像樣本和所述第三圖像樣本，訓練場景識別模型；通過訓練后的所述場景識別模型對所述第一領域的第四圖像樣本進行場景識別處理，得到所述第四圖像樣本的場景類別。通過本申請，能夠提高特定領域的場景識別的準確度。

技術領域

本申請涉及人工智能技術，尤其涉及一種基于人工智能的場景識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

人工智能（AI，Artificial Intelligence）是利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法和技術及應用系統。

圖像理解的首要任務是對圖像場景進行識別，例如，針對視頻而言，需要針對視頻內劇情發生的場景進行識別，通過理解視頻中劇情發生的場景，確定視頻的標簽，從而進行高效率的視頻推薦，例如，針對手機拍攝的相片而言，需要針對相片的場景進行識別，通過理解相片的場景，確定相片的標簽，從而提高相片分類存儲的效率，但是相關技術的圖像識別主要針對某個真實風格的圖像提取特征，無法有效進行特殊風格的圖像的高準確度的場景識別。

發明內容

本申請實施例提供一種基于人工智能的場景識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，能夠提高特定領域的場景識別的準確度。

本申請實施例的技術方案是這樣實現的：

本申請實施例提供一種基于人工智能的場景識別方法，包括：

獲取第一領域的無場景類別標注的第一圖像樣本；

通過所述第一圖像樣本，對第二領域的有場景類別標注的第二圖像樣本進行風格變換處理，得到所述第一領域的有場景類別標注的第三圖像樣本；

其中，所述第三圖像樣本與所述第二圖像樣本具有相同的場景類別標注；

基于所述第一圖像樣本、所述第二圖像樣本和所述第三圖像樣本，訓練場景識別模型；

通過訓練后的所述場景識別模型對所述第一領域的第四圖像樣本進行場景識別處理，得到所述第四圖像樣本的場景類別。

本申請實施例提供一種基于人工智能的場景識別裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取第一領域的無場景類別標注的第一圖像樣本；

風格模塊，用于通過所述第一圖像樣本，對第二領域的有場景類別標注的第二圖像樣本進行風格變換處理，得到所述第一領域的有場景類別標注的第三圖像樣本；

其中，所述第三圖像樣本與所述第二圖像樣本具有相同的場景類別標注；

訓練模塊，用于基于所述第一圖像樣本、所述第二圖像樣本和所述第三圖像樣本，訓練場景識別模型；

識別模塊，用于通過訓練后的所述場景識別模型對所述第一領域的第四圖像樣本進行場景識別處理，得到所述第四圖像樣本的場景類別。

在上述方案中，所述獲取模塊，還用于：獲取第一領域的無場景類別標注的候選第一圖像樣本集合；提取所述候選第一圖像樣本集合中每個候選第一圖像樣本的第一風格圖像特征；根據所述每個候選第一圖像樣本的第一風格圖像特征進行聚類處理，得到對應所述候選第一圖像樣本集合的多個聚類；從所述候選第一圖像樣本集合中，獲取用于一一對應表征所述多個聚類的多個候選第一圖像樣本，并將所述用于一一對應表征所述多個聚類的多個候選第一圖像樣本作為所述第一領域的無場景類別標注的多個第一圖像樣本。