图像分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质.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CN113673563A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202110802892.7(22)申请日2021.07.15(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)发明人江歆霆敦婧瑜薛佳乐张湾湾李轶锟刘志辉吕臻丁珏(74)专利代理机构深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)44280代理人黎坚怡(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称图像分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质(57)摘要本发明提供一种图像分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质，其中图像分类方法包括：获取包含待处理目标的待处理图像；对待处理图像进行特征提取，得到多个特征集合；每一特征集合包含空间特征和语义特征，不同特征集合包含的空间特征和语义特征不同；空间特征基于待处理目标在待处理图像中的位置信息确定的，语义特征是基于待处理目标的属性信息确定的；基于多个特征集合对待处理目标进行目标分类该方法能够提高分类结果的准确性。CN113673563ACN113673563A权利要求书1/2页1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：获取包含待处理目标的待处理图像；对所述待处理图像进行特征提取，得到多个特征集合；每一所述特征集合包含空间特征和语义特征，不同所述特征集合包含的空间特征和语义特征不同；所述空间特征是基于所述待处理目标在所述待处理图像中的位置信息确定的，所述语义特征是基于所述待处理目标的属性信息确定的；基于所述多个特征集合对所述待处理目标进行目标分类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行特征提取，得到多个特征集合的步骤，包括：对所述图像数据进行处理，得到第一特征集合；对所述第一特征集合进行处理，得到第二特征集合；对所述第二特征集合进行处理，得到第三特征集合；对所述第三特征集合进行处理，得到第四特征集合；其中，所述第一特征集合、所述第二特征集合、所述第三特征集合以及所述第四特征集合各自包含的空间特征对所述目标分类的影响值依次减小；所述第一特征集合、所述第二特征集合、所述第三特征集合以及所述第四特征集合各自包含的语义特征对所述目标分类的影响值依次增大。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个特征集合对所述待处理目标进行分类的步骤之前，还包括：将所述待处理图像输入特征提取网络；所述特征提取网络包括依次串联的第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层；利用所述第一卷积层对所述第一特征集合进行处理，得到第一特征图；利用所述第二卷积层对所述第二特征集合进行处理，得到第二特征图；利用所述第三卷积层对所述第三特征集合进行处理，得到第三特征图；利用所述第四卷积层对所述第四特征集合进行处理，得到第四特征图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一卷积层、所述第二卷积层、所述第三卷积层以及所述第四卷积层为1×1卷积层。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个特征集合对所述待处理目标进行目标分类的步骤，包括：将所述第四特征集合与所述第四特征图进行融合，得到第一融合特征；将所述第三特征图与所述第一融合特征进行融合，得到第二融合特征；将所述第二特征图与所述第二融合特征进行融合，得到第三融合特征；将所述第一特征图与所述第三融合特征进行融合，得到第四融合特征；基于所述第一融合特征、所述第二融合特征、所述第三融合特征以及所述第四融合特征对所述待处理目标进行目标分类。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一融合特征、所述第二融合特征、所述第三融合特征以及所述第四融合特征对所述待处理目标进行目标分类的步骤，包括：分别利用分类器对所述第一融合特征、所述第二融合特征、所述第三融合特征以及所2CN113673563A权利要求书2/2页述第四融合特征进行分类，进而得到第一子分类结果、第二子分类结果、第三子分类结果以及第四子分类结果；基于所述第一子分类结果、所述第二子分类结果、所述第三子分类结果以及所述第四子分类结果，确定所述待处理目标的分类结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一子分类结果、所述第二子分类结果、所述第三子分类结果以及所述第四子分类结果，确定所述待处理目标的分类结果的步骤，包括：确定所述第一子分类结果、所述第二子分类结果、所述第三子分类结果以及所述第四子分类结果的平均值；对所述平均值进行归一化处理，得到所述待处理目标的分类结果。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将第三特征图与所述第