[发明专利]影像辨识方法及影像辨识系统

说明书

本公开提供一种影像辨识方法，其包括：通过影像传感器获取待辨识影像；将待辨识影像输入至单一卷积神经网络；依据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，其中第一特征图与第二特征图具有共有特征；使用终端层网络模块依据第一特征图从待辨识影像中产生对应第一侦测任务的第一辨识结果，并且依据第二特征图从待辨识影像中产生对应第二侦测任务的第二辨识结果；以及输出对应第一侦测任务的第一辨识结果与对应第二侦测任务的第二辨识结果。

技术领域

本公开涉及一种影像辨识方法及影像辨识系统。

背景技术

在影像辨识领域中，类神经网络(neural network)已广泛被使用。然而，不同类型的辨识往往需要不同的类神经网络(neural network)架构，因此，在传统上，多特征的辨识需要建构多组类神经网络。如何能够利用单一类神经网络架构，来对多种特征进行辨识，以提升效能，是本领域技术人员所致力的目标。

发明内容

本公开提供一种影像辨识方法及影像辨识系统，能够根据获取的特征，同时输出对应于不同侦测任务的辨识结果。

本公开提供一种影像辨识方法，用于多种侦测任务，影像辨识方法包括：通过影像传感器获取待辨识影像；将待辨识影像输入至单一卷积神经网络；依据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，其中第一特征图与第二特征图具有共有特征；使用终端层网络模块依据第一特征图从待辨识影像中产生对应第一侦测任务的第一辨识结果，并且依据第二特征图从待辨识影像中产生对应第二侦测任务的第二辨识结果；以及输出对应第一侦测任务的第一辨识结果和对应第二侦测任务的第二辨识结果。

本公开提供一种影像辨识系统，包括影像传感器、储存装置、输出装置以及处理器。影像传感器获取待辨识影像。处理器耦接影像传感器、输出装置与储存装置。处理器将待辨识影像输入至单一卷积神经网络，其中储存装置储存单一卷积神经网络；处理器依据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，其中第一特征图与第二特征图具有共有特征。处理器使用终端层网络模块依据第一特征图产生待辨识影像对应第一侦测任务的第一辨识结果，并且依据第二特征图产生待辨识影像对应第二侦测任务的第二辨识结果。输出装置输出对应第一侦测任务的第一辨识结果和对应第二侦测任务的第二辨识结果。

基于上述，本公开实施例的影像辨识方法与系统，能够使用单一卷积神经网络获取不同的侦测任务的辨识结果。

为让本公开的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。

附图说明

图1是根据本公开的实施例所绘示的影像辨识系统的方块图。

图2是根据本公开的实施例所绘示的基于单一卷积神经网络的影像辨识模块的概要图。

图3是根据本公开的实施例所绘示的影像预处理的示意图。

图4是根据本公开的实施例所绘示的获取不同侦测任务的特征图的示意图。

图5是根据本公开的实施例所绘示的利用计算机视觉技术获取方格图的示意图。

图6是根据本公开的实施例所绘示的第一特征图与第二特征图的示意图。

图7是根据本公开的实施例所绘示的第一损失函数的示意图。

图8是根据本公开的实施例所绘示的第二损失函数的示意图。

图9A、图9B、图9C和图9D是根据本公开的实施例所绘示的利用计算机视觉技术得出分割图(Segmentation Map)的示意图。

图10是根据本公开的实施例所绘示的影像辨识方法的流程图。

附图标记说明