[发明专利]影像辨识方法及影像辨识系统

权利要求书

1.一种影像辨识方法，用于多种侦测任务，其特征在于，所述影像辨识方法包括：

通过影像传感器获取待辨识影像；

将所述待辨识影像输入至单一卷积神经网络；

依据所述单一卷积神经网络的输出结果，获取属于第一侦测任务的第一特征图以及属于第二侦测任务的第二特征图，其中所述第一特征图与所述第二特征图具有共有特征；

使用终端层网络模块依据所述第一特征图从所述待辨识影像中产生对应所述第一侦测任务的第一辨识结果，并且依据所述第二特征图从所述待辨识影像中产生对应所述第二侦测任务的第二辨识结果；以及

输出对应所述第一侦测任务的所述第一辨识结果与对应所述第二侦测任务的所述第二辨识结果。

2.根据权利要求1所述的影像辨识方法，其特征在于，其中所述第一侦测任务为二维物件侦测，并且所述第二侦测任务为影像分割。

3.根据权利要求1所述的影像辨识方法，其特征在于，还包括：

在所述单一卷积神经网络中配置具有多个卷积层的骨干架构模块；以及

使用所述骨干架构模块从所述待辨识影像截取所述共有特征，并产生共有特征图。

4.根据权利要求3所述的影像辨识方法，其特征在于，还包括：

为所述第一侦测任务配置第一损失函数，并且为所述第二侦测任务配置第二损失函数，

其中所述第一损失函数计算所述第一辨识结果与对应所述第一侦测任务的第一参考结果之间的误差，

其中所述第二损失函数计算所述第二辨识结果与对应所述第二侦测任务的第二参考结果之间的误差。

5.根据权利要求4所述的影像辨识方法，其特征在于，还包括：

在所述终端层网络模块中配置多个预测层，并且依据对应所述第一侦测任务的所述第一损失函数与对应所述第二侦测任务的所述第二损失函数处理所述共有特征图。

6.根据权利要求4所述的影像辨识方法，其特征在于，还包括：

使用多个正规化权重平衡所述第二侦测任务的损失值的范围以参照所述第一侦测任务的损失值的范围来调整所述骨干架构模块的可学习权重。

7.根据权利要求1所述的影像辨识方法，其特征在于，还包括在所述终端层网络模块中利用计算机视觉技术分群与链接对应所述第二侦测任务的辨识结果。

8.根据权利要求1所述的影像辨识方法，其特征在于，其中所述第一侦测任务的所述第一特征图包括边界框的坐标、所述边界框的宽与高、所述边界框的侦测信心度以及所述边界框的分类机率，并且所述第二侦测任务的所述第二特征图包括所述边界框的坐标、所述边界框的侦测信心度以及所述边界框的分类机率。

9.一种影像辨识系统，其特征在于，包括：

影像传感器，获取待辨识影像；

储存装置；

输出装置；以及

处理器，耦接所述影像传感器、所述储存装置与所述输出装置，其中所述处理器将所述待辨识影像输入至单一卷积神经网络，其中所述储存装置储存所述单一卷积神经网络，

其中所述处理器依据所述单一卷积神经网络的输出结果，获取属于第一侦测任务的第一特征图以及属于第二侦测任务的第二特征图，其中所述第一特征图与所述第二特征图具有共有特征，

其中所述处理器使用终端层网络模块依据所述第一特征图产生所述待辨识影像对应所述第一侦测任务的第一辨识结果，并且依据所述第二特征图产生所述待辨识影像对应对应所述第二侦测任务的第二辨识结果，

其中所述输出装置输出对应所述第一侦测任务的所述第一辨识结果与对应所述第二侦测任务的所述第二辨识结果。

10.根据权利要求9所述的影像辨识系统，其特征在于，其中所述第一侦测任务为二维物件侦测，所述第二侦测任务为影像分割。