[發明專利]動物識別方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品

在審

• 申請號: 202210541701.0
• 申請日: 2022-05-17
• 公開（公告）號: CN114818971A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 許靳昌
• 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;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 祝亞男

1.一種動物識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取訓練樣本集；所述訓練樣本集中包含至少兩個動物樣本圖像，以及至少兩個所述動物樣本圖像各自的第一動物標簽；所述第一動物標簽用以指示所述動物樣本圖像在數據庫中的生物學分類；

基于所述第一動物標簽指示的所述生物學分類，對至少兩個所述動物樣本圖像進行聚類，獲得至少兩個所述動物樣本圖像的第二動物標簽；所述第二動物標簽用以指示所述動物樣本圖像修正后的所述生物學分類；

基于至少兩個所述動物樣本圖像，以及至少兩個所述動物樣本圖像各自的所述第二動物標簽，訓練獲得第一特征提取模型；所述第一特征提取模型用以對目標圖像進行特征提取，以根據提取到的所述目標圖像的動物特征對所述目標圖像中包含的目標動物進行識別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一動物標簽指示的所述生物學分類，對至少兩個所述動物樣本圖像進行聚類，獲得至少兩個所述動物樣本圖像的第二動物標簽，包括：

獲取至少一個第一圖像集，同一所述第一圖像集中包含的所述動物樣本圖像的所述第一動物標簽相同；

分別對至少一個所述第一圖像集中的所述動物樣本圖像進行類內聚類去噪，獲得至少一個第二圖像集；所述類內聚類去噪是指，對各個所述第一圖像集內的所述動物樣本圖像分別進行聚類后，將各個所述第一圖像集中屬于噪聲類的所述動物樣本圖像刪除；

獲取目標動物樣本圖像的圖像特征；所述目標動物樣本圖像是指歸屬于至少一個所述第二圖像集的動物樣本圖像；

基于各個目標動物樣本圖像的圖像特征，對所述目標動物樣本圖像進行類間聚類去噪，獲得所述類間聚類去噪的聚類結果；所述類間聚類去噪是指，對所述目標動物樣本圖像進行聚類后，將所述目標動物樣本圖像中屬于噪聲類的目標動物樣本圖像刪除；

基于所述聚類結果，生成各個所述目標動物樣本圖像的所述第二動物標簽；

所述基于至少兩個所述動物樣本圖像，以及至少兩個所述動物樣本圖像各自的所述第二動物標簽，訓練獲得第一特征提取模型，包括：

基于各個所述目標動物樣本圖像，以及各個所述目標動物樣本圖像各自的所述第二動物標簽，訓練獲得所述第一特征提取模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各個目標動物樣本圖像的圖像特征，對所述目標動物樣本圖像進行類間聚類去噪，獲得所述類間聚類去噪的聚類結果，包括：

基于各個目標動物樣本圖像的圖像特征，構建圖像特征圖；所述圖像特征圖用以指示各個所述目標動物樣本圖像的圖像特征之間特征相似度；

基于所述圖像特征圖，獲取所述類間聚類去噪的聚類結果。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，基于各個所述目標動物樣本圖像，以及各個所述目標動物樣本圖像各自的所述第二動物標簽，訓練獲得所述第一特征提取模型，包括：

獲取至少兩個圖像分組；各個所述圖像分組中包含的目標動物樣本圖像來源于不同的所述數據庫；且同一所述圖像分組中，各個所述數據庫的所述目標動物樣本圖像的數量相同；

以所述圖像分組為單位，將至少兩個所述圖像分組中包含的所述目標動物樣本圖像分組輸入到動物分類模型中，獲得所述動物分類模型輸出的，所述目標動物樣本圖像的分類結果；

基于各個所述目標動物樣本圖像的所述分類結果與所述第二動物標簽，對所述動物分類模型進行訓練；

基于訓練好的所述動物分類模型生成所述第一特征提取模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

對所述目標動物樣本圖像進行定位檢測，確定所述目標動物樣本圖像中的目標區域；所述目標區域用以指示動物在所述目標動物樣本圖像中的位置；

基于所述目標區域對所述目標動物樣本圖像進行剪裁，獲得所述目標區域對應的剪裁圖像；

所述以所述圖像分組為單位，將至少兩個所述圖像分組中包含的所述目標動物樣本圖像分組輸入到動物分類模型中，獲得所述動物分類模型輸出的，所述目標動物樣本圖像的分類結果，包括：

以所述圖像分組為單位，將至少兩個所述圖像分組中包含的所述目標動物樣本圖像的剪裁圖像，分組輸入到所述動物分類模型中，獲得所述動物分類模型輸出的，所述目標動物樣本圖像的分類結果。