[发明专利]一种模型训练以及目标物识别的方法及装置

权利要求书

1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

根据所述待处理图像中包含的目标物，从预设的各标准物中选取与所述目标物相匹配的标准物，确定选取出的标准物所对应的图像作为标准图像；

将所述标准图像插入到所述待处理图像中，得到样本图像；

将所述样本图像作为训练样本，对预设的图像识别模型进行训练。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述标准图像插入到所述待处理图像中，得到样本图像，具体包括：

将所述标准图像插入到所述待处理图像中所述目标物所处区域以外的其他区域内，得到样本图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述标准图像插入到所述待处理图像中所述目标物所处区域以外的其他区域内，得到样本图像，具体包括：

根据在所述待处理图像中划分的各区域，确定与所述目标物所处区域不相重叠的各区域作为各候选区域；

根据标注的所述待处理图像中各区域对应的背景类别，以及各标准物与各背景类别的对应关系，从各候选区域中确定所述标准图像对应的标准物所属的候选区域作为待插入区域；

将所述标准图像插入到所述待插入区域内，得到样本图像。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述待处理图像中划分各区域，具体包括：

根据所述标准图像的大小，在所述待处理图像中划分各区域。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述标准图像插入到所述待处理图像中，得到样本图像，具体包括：

根据所述目标物在所述待处理图像中的尺寸，调整所述标准图像在所述待处理图像中的尺寸，得到样本图像。

6.如权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述目标物的尺寸不超过设定尺寸。

7.一种目标物识别的方法，其特征在于，包括：

采集待识别图像；

通过预先训练的图像识别模型，对所述待识别图像中包含的目标物进行识别，所述图像识别模型是通过作为训练样本的样本图像训练得到的，所述样本图像是通过在获取到的待处理图像中插入与所述待处理图像中的目标物相匹配的标准物的标准图像得到的；

根据识别出的所述目标物的属性信息和/或状态信息，调整行进状态。

8.一种模型训练的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理图像；

选取模块，用于根据所述待处理图像中包含的目标物，从预设的各标准物中选取与所述目标物相匹配的标准物，确定选取出的标准物所对应的图像作为标准图像；

插入模块，用于将所述标准图像插入到所述待处理图像中，得到样本图像；

训练模块，用于将所述样本图像作为训练样本，对预设的图像识别模型进行训练。

9.一种目标物识别的装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集待识别图像；

识别模块，用于通过预先训练的图像识别模型，对所述待识别图像中包含的目标物进行识别，所述图像识别模型是通过作为训练样本的样本图像训练得到的，所述样本图像是通过在获取到的待处理图像中插入与所述待处理图像中的目标物相匹配的标准物的标准图像得到的；

调整模块，用于根据识别出的所述目标物的属性信息和/或状态信息，调整行进状态。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。

11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。