[发明专利]一种目标识别方法、装置、移动终端及存储介质

权利要求书

1.一种目标识别方法，应用于移动终端，其特征在于，包括：

响应于目标识别指令，获取待识别的原始图像帧；

通过所述移动终端中设置的目标识别模型，检测所述原始图像帧中的待识别目标；

如果成功检测所述原始图像帧中的待识别目标，截取所述待识别目标所在区域得到目标图像，并将所述目标图像上传至目标服务器，以通过所述目标服务器针对所述目标图像进行分类识别，并获取所述目标服务器返回的目标识别结果；

其中，所述目标识别模型通过SSD物体识别框架构建得到，且在所述目标识别模型中通过轻量级物体分类网络替换所述SSD物体识别框架中的视觉几何群网络，并取消所述轻量级物体分类网络中前N个识别层，N为正整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在程序安装包中不打包所述目标识别模型，所述并通过所述移动终端中设置的目标识别模型，检测所述原始图像帧中的待识别目标的步骤，包括：

在所述移动终端安装所述程序安装包后首次触发所述目标识别指令的情况下，下载所述目标识别模型并安装至所述移动终端，并通过所述目标识别模型检测所述原始图像帧中的待识别目标；

和/或，在接收到针对所述目标识别模型的更新数据的情况下，根据所述更新数据更新所述移动终端的目标识别模型，并通过更新后的目标识别模型检测所述原始图像帧中的待识别目标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过所述移动终端中设置的目标识别模型，检测所述原始图像帧中的待识别目标的步骤之前，还包括：

通过轻量级物体分类网络替换SSD物体识别框架中的视觉几何群网络，并取消所述轻量级物体分类网络中前N个识别层，得到目标识别模型；

通过已知目标检测结果的多个样本图像帧训练所述目标识别模型，并对所述目标识别模型进行模型转化，使转化后的目标识别模型可在移动终端正常运行。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标识别模型进行模型转化的步骤，包括：

通过TF-Lite对所述目标识别模型进行模型转化。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述移动终端中设置的目标识别模型，检测所述原始图像帧中的待识别目标的步骤，包括：

将所述原始图像帧的格式转化为位图文件，并通过所述移动终端中设置的目标识别模型，检测所述位图文件中的待识别目标。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述取消所述轻量级物体分类网络中前N个识别层的步骤，包括：

根据所述轻量级物体分类网络中每层网络的识别框增长斜率，以及预设的识别框最小尺寸，确定N的取值，并取消所述轻量级物体分类网络中前N个识别层。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的原始图像帧的步骤，包括：

初始化并启动所述移动终端的相机进行图像预览，并以指定频率截取所述相机的视频流中的图像帧，作为当前待识别的原始图像帧；

所述方法，还包括：

响应于所述目标服务器返回的分类成功指令，停止所述相机预览并控制所述移动终端跳转至目标识别结果展示页面，所述分类成功指令中包括目标识别结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述指定频率为每秒10次。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其特征在于，所述轻量级物体分类网络包括mobilenet网络、centernet网络中的任意一种；所述待识别目标包括车辆图像，所述分类识别包括车系分类识别。

10.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述N的取值为2。