[發明專利]目標圖像識別方法及其裝置、設備、介質、產品

在審

• 申請號: 202111121369.4
• 申請日: 2021-09-24
• 公開（公告）號: CN113837090A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發明（設計）人: 劉濤;興百橋;李保俊;曾鵬;黃家冕
• 申請（專利權）人: 廣州華多網絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 廣州利能知識產權代理事務所(普通合伙) 44673
• 代理人: 王增鑫

1.一種目標圖像識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取待識別是否包含目標圖像的物品圖片；

調用第一復合識別模型對所述物品圖片進行圖像分類識別，獲得表征所述物品圖片中是否包含所述目標圖像的二分類判斷結果，第一復合識別模型被配置為其正向判斷結果較之其負向判斷結果具有更高的可信度；

調用第二復合識別模型對所述物品圖片進行圖像分類識別，獲得表征所述物品圖片中是否包含所述目標圖像的二分類判斷結果，第二復合識別模型被配置為其負向判斷結果較之其正向判斷結果具有更高的可信度；

在所述二分類判斷結果均相同時，將相對應的判斷結果作為所述物品圖片的識別結果。

2.根據權利要求1所述的目標圖像識別方法，其特征在于：

所述第一復合識別模型和第二復合識別模型均包括多個分別以不同的神經網絡結構對所述物品圖片進行是否包含所述目標圖像的識別并獲得相應的二分類判斷結果的子模型；

所述第一復合識別模型中，當所有子模型均獲得正向判斷結果時，觸發其輸出正向判斷結果，當任一子模型獲得負向判斷結果時，觸發其輸出負向判斷結果；

所述第二復合識別模型中，當所有子模型均獲得負向判斷結果時，觸發其輸出負向判斷結果，當任一子模型獲得正向判斷結果時，觸發其輸出正向判斷結果。

3.根據權利要求2所述的目標圖像識別方法，其特征在于：

所述第一復合識別模型和第二復合識別模型的子模型，包括以所述物品圖片的局部圖像進行圖像分類識別以獲得相應的二分類判斷結果的區塊識別子模型，和以所述物品圖片的全幅圖像進行圖像分類識別以獲得相應的二分類判斷結果的至少一個全圖識別子模型。

4.根據權利要求2所述的目標圖像識別方法，其特征在于：所述第一復合識別模型或第二復合識別模型中，各子模型分別基于不同的神經網絡模型實現；且，所述第一復合識別模型和第二復合識別模型中，其彼此所采用的子模型至少存在部分不同。

5.根據權利要求1所述的目標圖像識別方法，其特征在于，調用第一復合識別模型對所述物品圖片進行圖像分類識別，獲得表征所述物品圖片中是否包含所述目標圖像的二分類判斷結果，包括如下步驟：

向第一復合識別模型的第一初篩全圖識別子模型傳入所述的物品圖片；

第一初篩全圖識別子模型根據所述物品圖片的全幅圖像進行識別，判斷出二分類判斷結果，當該二分類判斷結果為負向判斷結果時，觸發第一復合識別模型輸出負向判斷結果，否則觸發第一區塊識別子模型的運行；

第一區塊識別子模型根據所述物品圖片的局部圖像進行識別，判斷出二分類判斷結果，當該二分類判斷結果為負向判斷結果時，觸發第一復合識別模型輸出負向判斷結果，否則觸發第一精篩全圖識別子模型的運行；

第一精篩全圖識別子模型根據所述物品圖片的全幅圖像進行識別，判斷出二分類判斷結果，當該二分類判斷結果為負向判斷結果時，觸發第一復合識別模型輸出負向判斷結果，否則觸發第一復合識別模型輸出正向判斷結果。

6.根據權利要求1所述的目標圖像識別方法，其特征在于，調用第二復合識別模型對所述物品圖片進行圖像分類識別，獲得表征所述物品圖片中是否包含所述目標圖像的二分類判斷結果，包括如下步驟：

向第二復合識別模型的第二初篩全圖識別子模型傳入所述的物品圖片；

第二初篩全圖識別子模型根據所述物品圖片的全幅圖像進行識別，判斷出二分類判斷結果，當該二分類判斷結果為正向判斷結果時，觸發第二復合識別模型輸出正向判斷結果，否則觸發第二區塊識別子模型的運行；

第二區塊識別子模型根據所述物品圖片的局部圖像進行識別，判斷出二分類判斷結果，當該二分類判斷結果為正向判斷結果時，觸發第二復合識別模型輸出正向判斷結果，否則觸發第二精篩全圖識別子模型的運行；

第二精篩全圖識別子模型根據所述物品圖片的全幅圖像進行識別，判斷出二分類判斷結果，當該二分類判斷結果為正向判斷結果時，觸發第二復合識別模型輸出正向判斷結果，否則觸發第二復合識別模型輸出負向判斷結果。