图像识别方法和装置、存储介质及电子装置.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CN113723457A(43)申请公布日2021.11.30(21)申请号202110860236.2(22)申请日2021.07.28(71)申请人浙江大华技术股份有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区滨安路1187号(72)发明人王嘉伟邵明王亚运(74)专利代理机构北京康信知识产权代理有限责任公司11240代理人周婷婷(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书3页说明书15页附图5页(54)发明名称图像识别方法和装置、存储介质及电子装置(57)摘要本发明公开了一种图像识别方法和装置、存储介质及电子装置，该方法包括：获取待识别的目标图像；将待识别的目标图像输入训练后的图像识别模型，得到目标图像的图像信息，其中，图像识别模型是利用多个样本图像进行训练后得到的，多个样本图像包括对目标域图像进行风格迁移处理后得到的多个源域图像，源域图像携带用于标注源域图像中的图像信息的目标标签。本发明有效解决了现有技术中对目标域图像的识别准确率较低的技术问题。CN113723457ACN113723457A权利要求书1/3页1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的目标图像；将所述待识别的目标图像输入训练后的图像识别模型，得到所述目标图像的图像信息，其中：所述图像识别模型是利用多个样本图像进行训练后得到的，所述多个样本图像包括对目标域图像进行风格迁移处理后得到的多个源域图像，所述源域图像携带用于标注所述源域图像中的图像信息的目标标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像识别模型是基于如下方式得到的：获取所述源域图像以及所述目标域图像，其中，所述源域图像为携带有所述目标标签的图像，所述目标域图像为在目标场景中采集到的图像；根据所述目标域图像的第一图像特征对所述源域图像的第二图像特征进行风格迁移处理，以获得所述源域图像的第三图像特征，其中，所述第三图像特征与所述第一图像特征之间的风格特征相似度达到第一阈值；按照所述目标标签使用所述第三图像特征对应的源域图像对图像识别模型进行训练，其中，所述图像识别模型用于识别图像中的图像信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标域图像的第一图像特征对所述源域图像的第二图像特征进行风格迁移处理，包括：根据所述第二图像特征对所述第一图像特征进行图像对齐处理，以获得所述目标域图像的第四图像特征，其中，所述第四图像特征与所述第二图像特征之间的样式特征相似度达到第二阈值；根据所述第四图像特征对所述第二图像特征进行风格迁移处理，以获得所述源域图像的第五图像特征，其中，所述第五图像特征与所述第四图像特征之间的风格特征相似度达到第三阈值，所述第三图像特征包括所述第五图像特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照所述目标标签使用所述第三图像特征对应的源域图像对图像识别模型进行训练，包括：按照所述目标标签使用所述第五图像特征对应的源域图像对所述图像识别模型进行第一训练；在根据所述第四图像特征对所述第二图像特征进行风格迁移处理，以获得所述源域图像的第六图像特征的情况下，按照所述目标标签使用所述第六图像特征对应的源域图像对所述图像识别模型进行第二训练，其中，所述第六图像特征与所述第二图像特征之间的特征相似度达到第四阈值，所述第四阈值大于所述第三阈值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第二图像特征对所述第一图像特征进行图像对齐处理，以获得所述目标域图像的第四图像特征之后，还包括：为所述第四图像特征对应的目标域图像分配所述目标标签；按照所述目标标签使用所述第四图像特征对应的目标域图像对所述图像识别模型进行训练。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述按照所述目标标签使用所述第四图像特征对应的目标域图像对所述图像识别模型进行训练，还包括：2CN113723457A权利要求书2/3页在根据所述第二图像特征对所述第一图像特征进行图像对齐处理，以获得所述目标域图像的第七图像特征的情况下，按照所述目标标签使用所述第七图像特征对应的目标域图像对所述图像识别模型进行第三训练，其中，所述第七图像特征与所述第二图像特征之间的样式特征相似度达到第五阈值，所述第四图像特征包括所述第七图像特征；在根据所述第二图像特征对所述第一图像特征进行样式迁移处理，以获得所述目标域图像的第八图像特征的情况下，按照所述目标标签使用所述第八图像特征对应的目标域图像对所述图像识别模型进行第四训练，其中，所述第四图像特征与所述第二图像特征之间的样式特征相似度达到第六阈值，所述第六阈值大于所述第五阈值，