[發明專利]廠房場景識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110850496.1
• 申請日: 2021-07-27
• 公開（公告）號: CN113516090A
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 黃星奕;唐永亮;沈飛
• 申請（專利權）人: 盛景智能科技（嘉興）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 李文清

1.一種廠房場景識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別廠房圖像；

將所述待識別廠房圖像輸入至場景識別模型，得到所述場景識別模型輸出的所述待識別廠房圖像對應的廠房場景類別；

其中，所述場景識別模型基于第一預設數量的第一類廠房圖像樣本以及第二預設數量的第二類廠房圖像樣本訓練得到，所述第一類廠房圖像樣本未攜帶有廠房場景類別標簽，所述第二類廠房圖像樣本攜帶有廠房場景類別標簽；所述第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽基于所述第二類廠房圖像樣本攜帶的廠房場景類別標簽確定。

2.根據權利要求1所述的廠房場景識別方法，其特征在于，所述場景識別模型基于如下方法訓練得到：

分別將每個第一類廠房圖像樣本以及每個第二類廠房圖像樣本輸入至待訓練場景識別模型的特征提取模塊，得到所述特征提取模塊輸出的每個第一類廠房圖像樣本的第一類編碼特征以及每個第二類廠房圖像樣本的第二類編碼特征；

基于每個第一類廠房圖像樣本的第一類編碼特征以及每個第二類廠房圖像樣本的第二類編碼特征之間的距離，確定每個第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽；

將每個第一類編碼特征輸入至所述待訓練場景識別模型的特征分類模塊，得到所述特征分類模塊輸出的每個第一類廠房圖像樣本的第一類特征概率向量；

基于每個第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽與每個第一類廠房圖像樣本的第一類特征概率向量，對所述待訓練場景識別模型進行訓練。

3.根據權利要求2所述的廠房場景識別方法，其特征在于，所述基于每個第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽與每個第一類廠房圖像樣本的第一類特征概率向量，對所述待訓練場景識別模型進行訓練，具體包括：

基于每個第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽與每個第一類廠房圖像樣本的第一類特征概率向量，計算所述待訓練場景識別模型的損失函數，并對所述待訓練場景識別模型進行梯度反轉，重新計算待訓練場景識別模型的損失函數，直至所述待訓練場景識別模型收斂，得到所述場景識別模型。

4.根據權利要求2所述的廠房場景識別方法，其特征在于，所述每個第一類廠房圖像樣本的第一類編碼特征以及每個第二類廠房圖像樣本的第二類編碼特征之間的距離為余弦距離；

相應地，所述基于每個第一類廠房圖像樣本的第一類編碼特征以及每個第二類廠房圖像樣本的第二類編碼特征之間的距離，確定每個第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽，具體包括：

對于任一第一類編碼特征，基于所述任一第一類編碼特征與每個第二類編碼特征之間的余弦距離，確定余弦距離最大的第三預設數量個第二類編碼特征對應的第二類廠房圖像樣本；

基于所述第三預設數量個第二類廠房圖像樣本攜帶的廠房場景類別標簽，確定所述任一第一類編碼特征對應的第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽。

5.根據權利要求4所述的廠房場景識別方法，其特征在于，所述基于所述第三預設數量個第二類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽，確定所述任一第一類編碼特征對應的第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽，具體包括：

將所述第三預設數量個第二類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽進行比對，確定所述第三預設數量個第二類廠房圖像樣本中比例最高的廠房場景類別標簽為所述任一第一類編碼特征對應的第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽。

6.根據權利要求2所述的廠房場景識別方法，其特征在于，所述待訓練場景識別模型基于ImageNet數據庫訓練得到的預訓練模型。

7.一種廠房場景識別裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取待識別廠房圖像；

識別模塊，用于將所述待識別廠房圖像輸入至場景識別模型，得到所述場景識別模型輸出的所述待識別廠房圖像對應的廠房場景類別；

其中，所述場景識別模型基于第一預設數量的第一類廠房圖像樣本以及第二預設數量的第二類廠房圖像樣本訓練得到，所述第一類廠房圖像樣本未攜帶有廠房場景類別標簽，所述第二類廠房圖像樣本攜帶有廠房場景類別標簽；所述第一類廠房圖像樣本的廠房場景類別標簽基于所述第二類廠房圖像樣本攜帶的廠房場景類別標簽確定。