图像识别方法、装置、存储介质及电子设备.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CN113657234A(43)申请公布日2021.11.16(21)申请号202110914684.6(22)申请日2021.08.10(71)申请人小叶子（北京）科技有限公司地址100080北京市海淀区苏州街1号857(72)发明人孙龙飞(74)专利代理机构北京市广友专利事务所有限责任公司11237代理人张仲波(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/34(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图5页(54)发明名称图像识别方法、装置、存储介质及电子设备(57)摘要本发明实施例公开了一种图像识别方法、装置、存储介质及电子设备，其中，图像识别方法包括：获取待识别图像；以预设规则将所述待识别图像划分为多个第一子图；使用预先训练完成的分类模型，依次对所述多个第一子图进行分类，确定各所述第一子图是否属于目标对象；根据属于所述目标对象的第一子图合成所述目标对象的图像，本发明实施例可提高图像识别的准确率。CN113657234ACN113657234A权利要求书1/2页1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像；以预设规则将所述待识别图像划分为多个第一子图；使用预先训练完成的分类模型，依次对所述多个第一子图进行分类，确定各所述第一子图是否属于目标对象；根据属于所述目标对象的第一子图合成所述目标对象的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以预设规则将所述待识别图像划分为多个第一子图，包括：将所述待识别图像按照预设尺寸规格分割为所述多个第一子图，若所述多个第一子图中存在不足所述预设尺寸规格的第一子图，保留该第一子图的尺寸。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在以预设规则将所述待识别图片划分为多个第一子图之后，记录各所述第一子图在所述待识别图像中的位置，以及各所述第一子图的尺寸。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据属于所述目标对象的所述第一子图合成所述目标对象的图像，包括：将所述多个第一子图像中，属于所述目标对象的第一子图保留在该第一子图在所述待识别图像中的位置；将所述多个第一子图像中，不属于所述目标对象的第一子图在所述待识别图像中的位置利用与该第一子图大小一致的空白图像进行填充。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在获取待识别图像之前，训练所述分类模型；其中，训练所述分类模型包括：以预设规则将训练用图像划分为多个第二子图；按照所述第二子图是否属于所述目标对象对所述第二子图进行标注，得到用于训练所述分类模型的训练集；使用所述训练集中标注后的第二子图训练所述分类模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，训练所述分类模型，还包括：在使用所述训练集中标注后的第二子图训练所述分类模型之后，循环执行如下步骤，直至利用训练完成的分类模型对测试子图进行分类得到的分类结果中不存在被错误分类的测试子图，得到最终的分类模型；使用所述分类模型对预设的一组测试子图进行分类，得到分类结果；根据所述分类结果对所述一组测试子图进行标注；判断所述分类结果中是否存在被错误分类的测试子图；响应于所述分类结果中存在被错误分类的测试子图，纠正被错误分类的测试子图的标注，并将标注后的测试子图添加至所述训练集，得到新的训练集，利用新的训练集再次训练所述分类模型，其中，每次使用分类模型进行分类的测试子图不同。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括曲谱。8.一种图像识别装置，其特征在于，包括：获取模块，被配置为获取待识别图像；2CN113657234A权利要求书2/2页划分模块，被配置为以预设规则将所述待识别图像划分为多个第一子图；分类模块，被配置为使用预先训练完成的分类模型，依次对所述多个第一子图进行分类，确定各所述第一子图是否属于目标对象；合成模块，被配置为根据属于所述目标对象的第一子图合成所述目标对象的图像。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述划分模块具体被配置为：将所述待识别图像按照预设尺寸规格分割为所述多个第一子图，若所述多个第一子图中存在不足所述预设尺寸规格的第一子图，保留该第一子图的尺寸。10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：记录模块，被配置为在以预设规则将所述待识别图片划分为多个第一子图之后，记录各所述第一子图在所述待识别图像中的位置，以及各所述第一子图的尺寸。3CN113657234A说明书1/7页图像识别方法、装置、存储介质及电子设备技术领域[0001]本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置、存储介质及