[发明专利]估重方法和估重装置

权利要求书

1.一种估重方法，其特征在于，包括：

基于第一神经网络对待处理图像进行处理，得到特征空间，其中，所述待处理图像中至少包括待估重对象；

基于所述特征空间确定所述待估重对象所在的重量区间；

选择与所述重量区间对应的第二神经网络；

基于所述第二神经网络对所述待处理图像进行处理，得到所述待估重对象的估重结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于第一神经网络对待处理图像进行处理，得到特征空间，包括：

基于所述第一神经网络对所述待处理图像逐层进行特征提取，得到所述特征空间，其中，所述特征空间包括底层特征和高层特征，所述底层特征包括如下至少之一：所述待估重对象的颜色、纹理，所述高层特征包括如下至少之一：所述待估重对象的类别、语义。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于第一神经网络对待处理图像进行处理，得到特征空间之后，所述方法还包括：对所述底层特征和所述高层特征进行融合处理，得到融合结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像还包括参照物，其中，在基于所述第二神经网络对所述待处理图像进行处理，得到所述待估重对象的估重结果之前，所述方法还包括：

基于所述特征空间对所述待处理图像进行分割，得到分割图像，其中，所述分割图像至少包括：待估重对象区域、参照物区域以及背景区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述特征空间确定所述待估重对象所在的重量区间，包括：

基于所述特征空间确定所述待估重对象的初始信息，其中，所述初始信息包括如下至少之一：所述待估重对象的体长、胸围、腰围、臀围；

根据所述初始信息确定所述待估重对象所在的重量区间。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在基于所述特征空间确定所述待估重对象所在的重量区间之后，所述方法还包括：

对所述待处理图像以及所述分割图像进行合并处理，得到合并图像。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括获取所述待估重对象的深度图；其中，在基于所述特征空间确定所述待估重对象所在的重量区间之后，根据所述参照物区域对所述深度图、所述分割图像以及所述待处理图像进行视角变换，得到变换后的所述深度图、所述分割图像以及所述待处理图像；

对变换后的所述深度图、所述分割图像以及所述待处理图像进行合并处理，得到合并图像。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，基于所述第二神经网络对所述待处理图像进行处理，得到所述待估重对象的估重结果，包括：

基于所述第二神经网络从所述合并图像中提取特征，得到目标特征空间；

基于所述目标特征空间进行回归处理，得到所述待估重对象的估重结果。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于第一神经网络对待处理图像进行处理，得到特征空间之前，所述方法还包括：

获取移动终端采集到的待处理图像。

10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述待处理图像中，所述参照物与所述待估重对象不重叠，所述参照物的形状为矩形。

11.一种估重方法，其特征在于，包括：

基于第一神经网络对待处理图像进行处理，得到特征空间，其中，所述待处理图像中至少包括待估重对象和参照物；

基于所述特征空间对所述待处理图像进行分割，得到分割图像，其中，所述分割图像至少包括：待估重对象区域、参照物区域以及背景区域；

基于第二神经网络对所述待处理图像以及所述分割图像进行处理，得到所述待估重对象的估重结果。