图像内容的分类方法、电子设备、路侧设备及云控平台.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114282582A(43)申请公布日2022.04.05(21)申请号202110451854.1(22)申请日2021.04.26(71)申请人阿波罗智联（北京）科技有限公司地址100176北京市大兴区经济技术开发区瑞合西二路7号院1号楼1层101(72)发明人夏春龙(74)专利代理机构北京市铸成律师事务所11313代理人曹远阎敏(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图5页(54)发明名称图像内容的分类方法、电子设备、路侧设备及云控平台(57)摘要本公开涉及图像内容的分类方法、装置、设备以及存储介质，计算机视觉、智能交通等领域。具体实现方案为：提取目标图像的特征，得到目标图像的特征图像；对特征图像进行优化处理，得到优化处理结果；利用优化处理结果，对目标图像中的内容进行分类。本公开无需事先对目标图像进行处理，可以实现对任意尺寸的目标图像进行分类。通过对目标图像的特征图像的优化，可以满足对目标图像内容分类的准确性。CN114282582ACN114282582A权利要求书1/2页1.一种图像内容的分类方法，包括：提取目标图像的特征，得到所述目标图像的特征图像；对所述特征图像进行优化处理，得到优化处理结果；利用所述优化处理结果，对所述目标图像中的内容进行分类。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述特征图像进行优化处理，得到优化处理结果，包括：利用自适应尺寸调整模型，对所述特征图像进行尺寸调整，得到预定尺寸的特征图像；将所述预定尺寸的特征图像作为优化处理结果。3.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述自适应尺寸调整模型包括多个的情况下，所述利用自适应尺寸调整模型，对所述特征图像进行尺寸调整，包括：利用权重分配模型，得到每个自适应尺寸调整模型的权重系数；分别利用每个自适应尺寸调整模型对所述特征图像进行尺寸调整，得到对应数量的尺寸调整结果；根据所述每个自适应尺寸调整模型的权重系数，以及所述对应数量的尺寸调整结果，得到预定尺寸的特征图像；将所述预定尺寸的特征图像作为优化处理结果。4.根据权利要求2或3所述的方法，所述对所述特征图像进行优化处理，得到优化处理结果，还包括：对所述预定尺寸的特征图像中的特征值进行遍历，得到遍历结果；将所述遍历结果进行顺序排列；根据所述顺序排列的结果，筛选出预定数量的特征值；将所述预定数量的特征值作为优化处理结果。5.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述自适应尺寸调整模型包括：最近邻尺寸缩放模型、双线性尺寸缩放模型、平均尺寸缩放模型、最大值尺寸缩放模型中的至少一种。6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述特征图像进行优化处理，得到优化处理结果，包括：对所述特征图像中的特征值进行遍历，得到遍历结果；将所述遍历结果进行顺序排列；根据所述顺序排列的结果，筛选出预定数量的特征值；将所述预定数量的特征值作为优化处理结果。7.一种图像内容的分类装置，包括：特征图像确定模块，用于提取目标图像的特征，得到所述目标图像的特征图像；优化处理模块，用于对所述特征图像进行优化处理，得到优化处理结果；分类模块，用于利用所述优化处理结果，对所述目标图像中的内容进行分类。8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述优化处理模块，包括：尺寸调整子模块，用于利用自适应尺寸调整模型，对所述特征图像进行尺寸调整，得到预定尺寸的特征图像；优化处理结果确认子模块，用于将所述预定尺寸的特征图像作为优化处理结果。9.根据权利要求8所述的装置，其中，在所述自适应尺寸调整模型包括多个的情况下，2CN114282582A权利要求书2/2页所述优化处理模块，包括：权重分配子模块，用于利用权重分配模型，得到每个自适应尺寸调整模型的权重系数；尺寸调整子模块还用于分别利用每个自适应尺寸调整模型对所述特征图像进行尺寸调整，得到对应数量的尺寸调整结果；调整结果处理子模块，用于根据所述每个自适应尺寸调整模型的权重系数，以及所述对应数量的尺寸调整结果，得到预定尺寸的特征图像；所述优化处理结果确认子模块还用于将所述预定尺寸的特征图像作为优化处理结果。10.根据权利要求8或9所述的装置，其中，所述优化处理模块，还包括：遍历执行子模块，用于对所述预定尺寸的特征图像中的特征值进行遍历，得到遍历结果；排列子模块，用于将所述遍历结果进行顺序排列；特征值筛选子模块，用于根据所述顺序排列的结果，筛选出预定数量的特征值；所述优化处理结果确认子模块还用于将所述预定数量的特征值作为优化处理结果。11.根据权利要求8或9所述的装置，其中，所述自适应尺寸调整模型包括：最近邻尺寸缩放模型、双线性尺寸缩放模型、平均尺寸缩放模型、最大值尺寸缩放模型中的至少一种。12.根据权利