一种图像识别方法、装置、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CN113762031A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202110423112.8(22)申请日2021.04.20(71)申请人腾讯科技（深圳）有限公司地址518044广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人侯昊迪余亭浩张绍明陈少华(74)专利代理机构北京同达信恒知识产权代理有限公司11291代理人朱佳(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/34(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书20页附图13页(54)发明名称一种图像识别方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请实施例提供了一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：对待识别图像中的至少一个目标对象进行检测，获得至少一个目标对象分别对应的识别框，以及确定获得的各个识别框的部位残缺识别结果。基于各个识别框的面积，从至少一个目标对象中确定目标分析对象。基于目标分析对象对应的各个识别框的部位残缺识别结果，确定目标分析对象的整体识别结果。再基于目标分析对象的整体识别结果，确定待识别图像的图像识别结果。通过目标分析对象在多个方面的特征，确定目标分析对象的完整程度，从而提高识别目标分析对象的完整程度的准确性，进而提高检测待识别图像是否存在对象不完整问题的准确性和召回率。CN113762031ACN113762031A权利要求书1/3页1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：对待识别图像中的至少一个目标对象进行检测，获得所述至少一个目标对象分别对应的识别框，以及确定各个识别框的部位残缺识别结果；基于所述各个识别框的面积，从所述至少一个目标对象中确定目标分析对象；基于所述目标分析对象对应的各个识别框的部位残缺识别结果，确定所述目标分析对象的整体识别结果；基于所述目标分析对象的整体识别结果，确定所述待识别图像的图像识别结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待识别图像中的至少一个目标对象进行检测，获得所述至少一个目标对象分别对应的识别框，以及确定各个识别框的部位残缺识别结果，包括：通过已训练的目标检测模型，对所述待识别图像中的至少一个目标对象进行检测，获得至少一个识别框，以及确定所述至少一个识别框的部位残缺识别结果，其中，用于训练所述目标检测模型的样本图像，是对已分割出目标对象的图像进行随机裁剪获得的；基于所述至少一个识别框之间的位置关系，对所述至少一个识别框进行分组，获得所述至少一个目标对象分别对应的识别框。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个识别框包括至少一个目标对象识别框和至少一个子目标对象识别框，子目标对象为目标对象的部分区域，所述至少一个识别框的部位残缺识别结果包括目标对象识别结果和子目标对象识别结果，其中，所述目标对象识别结果用于表征目标对象识别框内的目标对象是否完整，所述子目标对象识别结果用于表征子目标对象识别框内的子目标对象是否完整；所述通过已训练的目标检测模型，对所述待识别图像中的至少一个目标对象进行检测，获得至少一个识别框，以及确定所述至少一个识别框的部位残缺识别结果，包括：通过所述已训练的目标检测模型，对所述待识别图像中的至少一个目标对象进行检测，获得至少一个目标对象识别框和至少一个子目标对象识别框，以及确定至少一个目标对象识别框的目标对象识别结果和所述至少一个子目标对象识别框的子目标对象识别结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标对象识别框为人体识别框，所述子目标对象识别框包括以下至少一种：脸部识别框、头部识别框。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个识别框之间的位置关系，对所述至少一个识别框进行分组，获得所述至少一个目标对象分别对应的识别框之前，还包括：针对第一筛选对象迭代执行筛选操作，直到所述第一筛选对象满足第一预设条件，其中，初始的第一筛选对象为所述至少一个目标对象识别框，且每次迭代过程包括以下筛选操作：从所述第一筛选对象中，获得目标对象识别结果概率最大的第一分析基准识别框；确定所述第一分析基准识别框，分别与所述第一筛选对象中其他各个目标对象识别框之间第一交并比；去除所述其他各个目标对象识别框中，所述第一交并比大于第一阈值的目标对象识别框；2CN113762031A权利要求书2/3页将所述第一筛选对象更新为所述其他各个目标对象识别框中保留的目标对象识别框。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：针对第二筛选对象迭代执行筛选操作，直到所述第二筛选对象满足第二预设条件，其中，初始的第二筛选对象为所述至少一个子目标对象识别框，且每次迭代过程包括以下筛选操作：从所述第二筛选对象中，获得子