物体分类方法、装置、电子设备及存储介质.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CN113963189A(43)申请公布日2022.01.21(21)申请号202010629378.3(22)申请日2020.07.03(71)申请人顺丰科技有限公司地址518000广东省深圳市南山区学府路（以南）与白石路（以东）交汇处深圳市软件产业基地1栋B座6-13层(72)发明人孙弘博(74)专利代理机构深圳紫藤知识产权代理有限公司44570代理人远明(51)Int.Cl.G06V10/764(2022.01)G06V10/46(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书17页附图3页(54)发明名称物体分类方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请提供一种物体分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该物体分类方法包括：获取包含待分类物体的状态图像，其中，所述待分类物体是指待分类的物体；对所述状态图像进行特征提取处理，得到所述状态图像的第一图像特征的信息；根据所述第一图像特征的信息确定所述待分类物体的第一识别类别的信息；当检测到所述第一识别类别的信息和预设的基准类别的信息相同时，获取所述待分类物体的第二识别类别的信息，以作为所述待分类物体的目标类别的信息，其中，所述第二识别类别从属于所述第一识别类别。本申请中可以对物体进行细致分类，提高了物体分类的准确率。CN113963189ACN113963189A权利要求书1/2页1.一种物体分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含待分类物体的状态图像；对所述状态图像进行特征提取处理，得到所述状态图像的第一图像特征的信息；根据所述第一图像特征的信息确定所述待分类物体的第一识别类别的信息；当检测到所述第一识别类别的信息和预设的基准类别的信息相同时，获取所述待分类物体的第二识别类别的信息，以作为所述待分类物体的目标类别的信息，其中，所述第二识别类别从属于所述第一识别类别。2.根据权利要求1所述的物体分类方法，其特征在于，所述当检测到所述第一识别类别的信息和预设的基准类别的信息相同时，获取所述待分类物体的第二识别类别的信息，以作为所述待分类物体的目标类别的信息，包括：当检测到所述第一识别类别的信息和所述预设的基准类别的信息相同时，根据所述第一识别类别的信息和所述状态图像进行特征提取处理，得到所述状态图像的第二图像特征的信息；根据所述第二图像特征的信息，确定所述待分类物体的第二识别类别的信息，以作为所述待分类物体的目标类别的信息。3.根据权利要求1所述的物体分类方法，其特征在于，所述方法还包括：当检测到所述第一识别类别的信息和所述预设的基准类别的信息不相同时，将所述第一识别类别的信息作为所述待分类物体的目标类别的信息。4.根据权利要求1所述的物体分类方法，其特征在于，所述根据所述第一图像特征的信息确定所述待分类物体的第一识别类别的信息，包括：将所述第一图像特征的信息输入预设级联分类网络的第一分类子网络，以使得所述第一分类子网络根据所述第一图像特征的信息确定所述待分类物体的第一识别类别的信息；所述根据所述第二图像特征的信息，确定所述待分类物体的第二识别类别的信息，以作为所述待分类物体的目标类别的信息，包括：当检测到所述第一识别类别的信息和预设的基准类别的信息相同时，将所述状态图像输入所述预设级联分类网络的第二分类子网络，以使得所述第二分类子网络对所述状态图像进行特征提取处理得到所述状态图像的第二图像特征的信息，并根据所述第二图像特征的信息确定所述待分类物体的第二识别类别的信息，以作为所述待分类物体的目标类别的信息。5.根据权利要求4所述的物体分类方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本图像、并获取所述样本图像的类别标签，其中，所述样本图像包括第一样本图像、第二样本图像和第三样本图像，所述类别标签包括第一类别标签和第二类别标签，所述第一类别标签包括所述第一样本图像的第一类别标签、所述第二样本图像的第一类别标签、以及所述第三样本图像的第一类别标签，所述第二类别标签包括所述第二样本图像的第二类别标签、以及所述第三样本图像的第二类别标签；将所述样本图像输入预设模型的第一预设子网络，以使得所述第一预设子网络对所述样本图像进行特征提取得到所述样本图像的第一样本特征的信息，并根据所述第一样本特征的信息确定所述样本图像的第一预测类别的信息；当检测到所述第一预测类别的信息为预设的基准类别的信息时，将所述样本图像输入2CN113963189A权利要求书2/2页所述预设模型的第二预设子网络，以使得所述第二预设子网络对所述样本图像进行特征提取得到所述样本图像的第二样本特征的信息，并根据所述第二样本特征的信息确定所述样本图像的第二预测类别的信息；根据所述第一预测类