一种用于图像对象识别的方法、系统、装置和介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115565046A(43)申请公布日2023.01.03(21)申请号202211011559.5G06N3/04(2006.01)(22)申请日2022.08.23G06N3/08(2006.01)(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310023浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人高超段健雄(74)专利代理机构上海专利商标事务所有限公司31100专利代理师钱孟清(51)Int.Cl.G06V10/82(2022.01)G06V10/762(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/52(2022.01)G06V10/80(2022.01)权利要求书2页说明书9页附图6页(54)发明名称一种用于图像对象识别的方法、系统、装置和介质(57)摘要本发明提出一种用于图像对象识别的方法、系统、装置和介质。该方法主要包括开集目标检测部分和特征搜索匹配部分。在开集目标检测部分，将图像中的对象分别识别为已知类别对象和未知类别对象，并对每个对象的位置进行标识。在特征搜索匹配部分中，根据被识别为未知类别对象的位置，对该未知类别对象进行特征抽取，并在底库中搜索与该未知类别对象的特征向量相匹配的底库参考向量，以将该未知类别对象的类别识别为该匹配的底库参考向量所关联的类别。之后，通过将开集目标检测部分识别的对象类别和特征搜索匹配部分搜索出的对象类别进行聚合，由此输出图像中每个对象的具体类别。CN115565046ACN115565046A权利要求书1/2页1.一种图像对象识别方法，包括：接收包括一个或多个对象的图像；通过开集目标检测将所述一个或多个对象识别为已知类别对象和未知类别对象；对所述未知类别对象进行特征抽取，以获取所述未知类别对象的特征向量；基于所述未知类别对象的特征向量搜索底库，以确定所述未知类别对象的类别。2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：将所述已知类别对象的类别与所述未知类别对象的类别进行聚合，以输出所述图像的所述一个或多个对象中每一者的类别。3.如权利要求1所述的方法，其中，将所述一个或多个对象识别为已知类别对象和未知类别对象进一步包括：标识所述一个或多个对象的位置。4.如权利要求3所述的方法，其中，对所述未知类别对象中的每一者进行特征抽取，以获取所述未知类别对象的特征向量进一步包括：基于所述未知类别对象中每一者的位置，对所述未知类别对象进行特征抽取。5.如权利要求1所述的方法，其中，所述底库中的类别与底库参考向量相关联地存储，其中基于所述未知类别对象的特征向量搜索底库进一步包括：采用向量匹配算法来计算所述未知类别对象的特征向量与所述底库中所存储的底库参考向量之间的距离；以及将相似分最高的底库参考向量所关联的类别作为所述未知类别对象的类别。6.如权利要求1所述的方法，其中，基于所述未知类别对象的特征向量搜索底库进一步包括：将所述未知类别对象的特征向量作为查询向量输入到线上向量搜索引擎，其中所述底库中的信息被离线地同步到向量搜索引擎数据库；所述向量搜索引擎在所述向量搜索引擎数据库中搜索与所述查询向量相匹配的底库参考向量。7.如权利要求1所述的方法，进一步包括：如果所述底库中不存在与所述未知类别对象的特征向量匹配的类别，则将所述位置类别对象的特征向量与所述未知类别对象的类别相关联地更新到所述底库中。8.一种图像对象识别系统，包括，开集目标检测模块，所述开集目标检测模块被配置成采用开集目标检测来将图像中的一个或多个对象分别识别为已知类别对象和未知类别对象；特征提取模块，所述特征提取模块被配置成对所述未知类别对象中的每一者进行特征抽取，以获取所述未知类别对象的特征向量；以及特征搜索匹配模块，所述特征搜索匹配模块被配置成基于所述未知类别对象的特征向量搜索底库，以确定所述未知类别对象的类别。9.如权利要求8所述的图像对象识别系统，进一步包括：聚合类别模块，所述聚合类别模块被配置成将所述已知类别对象的类别与所述未知类别对象的类别进行聚合，以输出所述图像的所述一个或多个对象中每一者的类别。10.一种用于图像对象识别的装置，包括：存储器；以及处理器，所述处理器被配置成执行如权利要求1‑7中任一项所述的方法。2CN115565046A权利要求书2/2页11.一种存储指令的计算机可读存储介质，所述指令当被计算机执行时，使所述计算机执行如权利要求1‑7中任一项所述的方法。3CN115565046A说明书1/9页一种用于图像对象识别的方法、系统、装置和介质技术领域[0001]本发明涉及图像处理技术，更具体地，涉及对图像中的对象进行识别的方法、系统、装置和计算机可读存储介质。背景技术[0002]如今，在各类应用的使用中，基于