[發明專利]對象屬性識別方法、裝置、存儲介質和電子裝置

有效

• 申請號: 202111116328.6
• 申請日: 2021-09-23
• 公開（公告）號: CN113822199B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 李禹;孫鶴;潘華東;殷俊;張興明
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/40;G06V20/52;G06V40/10
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 江舟

本發明實施例提供了一種對象屬性識別方法、裝置、存儲介質和電子裝置，其中，該方法包括：獲取待處理圖像，其中，待處理圖像中包含待處理對象；基于訓練后的屬性識別模型，對待處理對象的至少兩個對象屬性進行識別，獲得待處理對象的至少兩個對象屬性的屬性識別結果；其中：屬性識別模型是基于歷史屬性關聯特征和包含歷史對象的歷史圖像進行訓練得到的，歷史屬性關聯特征是基于歷史對象的至少兩個對象屬性的屬性類別之間的關聯關系確定的。通過本發明，解決了相關技術中存在的對象屬性識別準確率較低的問題，進而達到了提高對象屬性識別準確率的效果。

技術領域

本發明實施例涉及計算機領域，具體而言，涉及一種對象屬性識別方?法、裝置、存儲介質和電子裝置。

背景技術

近年來，隨著信息化技術的快速發展，視頻結構化已成為視頻監控技?術中的標配。視頻結構化是一種基于視頻內容信息提取關鍵目標(比如：?車輛、行人等)的技術，它對視頻內容按照語義關系，采用時空分割、特?征提取、對象識別等處理手段，組織成可供計算機和人類理解的結構化信?息的技術。其中，對視頻中對象的屬性進行識別是視頻結構化重要的一個?功能模塊，其能夠從監控視頻中預測對象的各個屬性標簽，如行人的年齡、?性別和服裝款式等，車輛的品牌，年限等，其可用于視頻感知世界的智慧?應用。因此，對象屬性識別可嵌入到對象重識別、對象檢測等視頻監控應?用程序中。

現有的對象屬性識別方案中所使用的對象屬性特征數量較少，維度較?為單一，缺少特征的豐富性。使用這樣的對象屬性特征訓練出的識別模型?也就無法達到理想的識別性能，導致對象屬性識別的準確率較低。

針對相關技術中存在的對象屬性識別準確率較低的問題，目前尚未提?出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種對象屬性識別方法、裝置、存儲介質和電子?裝置，以至少解決相關技術中存在的對象屬性識別準確率較低的問題。

根據本發明的一個實施例，提供了一種對象屬性識別方法，其特征在?于，包括：獲取待處理圖像，其中，所述待處理圖像中包含待處理對象；?基于訓練后的屬性識別模型，對所述待處理對象的至少兩個對象屬性進行?識別，獲得所述待處理對象的至少兩個對象屬性的屬性識別結果；其中：?所述屬性識別模型是基于歷史屬性關聯特征和包含歷史對象的歷史圖像?進行訓練得到的，所述歷史屬性關聯特征是基于所述歷史對象的至少兩個?對象屬性的屬性類別之間的關聯關系確定的。

在一個示例性實施例中，在所述對所述待處理對象的至少兩個對象屬?性進行識別之前，所述方法還包括：獲取包含所述歷史對象的歷史圖像，?其中，所述歷史圖像中標注有所述歷史對象的至少兩個對象屬性的屬性類?別；對所述歷史對象的至少兩個對象屬性的屬性類別進行關聯特征提取，?得到所述歷史屬性關聯特征；以及，對所述歷史圖像進行屬性特征提取，?得到待處理圖像特征；基于所述歷史屬性關聯特征和所述待處理圖像特征，對所述屬性識別模型進行訓練。

在一個示例性實施例中，所述基于所述歷史屬性關聯特征和所述待處?理圖像特征，對所述屬性識別模型進行訓練，包括：對所述歷史屬性關聯?特征和所述待處理圖像特征進行加權求和，得到融合特征；基于所述融合?特征與所述歷史圖像中所標注的歷史對象的至少兩個對象屬性的屬性類?別之間的函數關系，對初始的所述屬性識別模型進行訓練，得到訓練后的?所述屬性識別模型。