[發明專利]分類識別方法、裝置、識別設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211314662.7
• 申請日: 2022-10-25
• 公開（公告）號: CN115690494A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 蘇慶龍;脫浩旺;尚勵;朱錦;張彥龍
• 申請（專利權）人: 蘭州樂智教育科技有限責任公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/774;G06V40/20
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 杜欣

1.一種分類識別方法，其特征在于，包括：

獲取圖像樣本庫，所述圖像樣本庫中存儲多個圖像樣本；

將待識別的目標圖像與所述圖像樣本庫中的全部所述圖像樣本進行匹配，確定匹配概率；

根據所述匹配概率，確定所述目標圖像的分類識別結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取圖像樣本庫，包括：

獲取多個初始圖像樣本，并對所述初始圖像樣本進行分類；

生成所述初始圖像樣本對應的類別標簽；

對所述初始圖像樣本進行預處理，得到對應的圖像樣本；

將全部所述圖像樣本和對應的類別標簽存儲至指定數據庫，生成所述圖像樣本庫。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述初始圖像樣本進行預處理，得到對應的圖像樣本，包括：

將所述初始圖像樣本輸入至Openpose姿態識別網絡中進行姿態特征提取，得到第一提取結果；

對所述第一提取結果進行歸一化處理，得到第一姿態特征數據對應的圖像樣本。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將待識別的目標圖像與所述圖像樣本庫中的全部所述圖像樣本進行匹配，確定匹配概率，包括：

將待識別的目標圖像輸入至Openpose姿態識別網絡中進行姿態特征提取，得到第二提取結果；

將所述第二提取結果與全部所述圖像樣本進行匹配，確定匹配概率。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述第二提取結果與全部所述圖像樣本進行匹配，確定匹配概率，包括：

對所述第二提取結果進行歸一化處理，得到第二姿態特征數據對應的目標圖像；

獲取所述第二姿態特征數據對應的目標圖像與所述第一姿態特征數據對應的全部所述圖像樣本的曼哈頓距離；

根據所述曼哈頓距離，確定所述目標圖像與全部所述圖像樣本的匹配概率。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述匹配概率，確定所述目標圖像的分類識別結果，包括：

獲取所述曼哈頓距離中最小的K個圖像樣本，K的值由曼哈頓距離預先訓練確定；

記錄所述K個圖像樣本的類別標簽；

統計所述K個圖像樣本中對應所述類別標簽的分布概率，得到所述匹配概率；

選取所述匹配概率最大的所述圖像樣本對應的類別標簽作為所述目標圖像的類別，確定所述目標圖像的分類識別結果。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，還包括：

在預設的時間閾值內截取指定視頻中的多個圖像；

將所述圖像作為目標圖像進行存儲。

8.一種分類識別裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取圖像樣本庫，所述圖像樣本庫中存儲多個圖像樣本；

匹配模塊，用于將待識別的目標圖像與所述圖像樣本庫中的全部所述圖像樣本進行匹配，確定匹配概率；

識別模塊，用于根據所述匹配概率，確定所述目標圖像的分類識別結果。

9.一種識別設備，其特征在于，包括：處理器和存儲器，所述處理器用于執行所述存儲器中存儲的分類識別程序，以實現權利要求1～7中任一項所述的分類識別方法。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有一個或者多個程序，所述一個或者多個程序可被一個或者多個處理器執行，以實現權利要求1～7中任一項所述的分類識別方法。