[发明专利]对象类别的识别方法和装置及服务器

权利要求书

1.一种对象类型的识别方法，其特征在于，包括：

获取待检索图像；

识别所述待检索图像，得到所述待检索图像的目标特征向量；

从聚类中心集合中获取与所述目标特征向量之间的距离最近的目标聚类中心，其中，所述聚类中心集合包括：至少一个对象类别，以及每个对象类别对应的多个聚类中心，所述每个对象类别对应的多个聚类中心是对所述每个对象类别的图像进行聚类操作得到的；

获取所述目标聚类中心对应的对象类别，作为所述待检索图像的分类识别结果；

其中，在所述从聚类中心集合中获取与所述目标特征向量之间的距离最近的目标聚类中心步骤之前，所述对象类型的识别方法还包括：

获取多张预设图像，以及每张预设图像的对象类别；

基于所述每张预设图像的对象类别对所述多张预设图像进行分组，得到至少一个图像集合，其中，每个图像集合包含的预设图像的对象类别相同，对所述多张预设图像进行分组包括：将同一个对象类别的预设图像划分至同一个图像集合；

对所述每个图像集合包含的预设图像进行聚类操作，得到每个对象类别对应的多个聚类中心；

基于所述至少一个对象类别对应的多个聚类中心，构建所述聚类中心集合。

2.根据权利要求1所述的对象类型的识别方法，其特征在于，所述对所述每个图像集合包含的预设图像进行聚类操作，得到每个对象类别对应的多个聚类中心步骤包括：

识别所述多张预设图像，得到所述多张预设图像的特征向量；

对所述每个图像集合包含的预设图像的特征向量进行聚类操作，得到所述每个对象类别对应的多个聚类中心。

3.根据权利要求1所述的对象类型的识别方法，其特征在于，所述获取所述目标聚类中心对应的对象类别，得到所述待检索图像的分类识别结果步骤包括：

基于聚类中心与对象类别的对应关系，确定所述目标聚类中心对应的对象类别；

确定所述目标聚类中心对应的对象类别为所述分类识别结果。

4.根据权利要求3所述的对象类型的识别方法，其特征在于，在所述获取所述目标聚类中心对应的对象类别，得到所述待检索图像的分类识别结果步骤之后，所述对象类型的识别方法还包括：

判断所述分类识别结果是否为预设识别结果；

如果所述分类识别结果不是所述预设识别结果，则将所述目标特征向量存储至所述聚类中心集合，并存储所述目标特征向量与所述预设识别结果的对应关系，或，将所述目标聚类中心对应的对象类别修改为所述预设识别结果。

5.根据权利要求1所述的对象类型的识别方法，其特征在于，所述对象类型的识别方法还包括：

获取新增类别对应的多张新增图像；

识别所述多张新增图像，得到所述多张新增图像的特征向量；

将所述多张新增图像的特征向量存储至所述聚类中心集合；

存储所述多张新增图像的特征向量与所述新增类别的对应关系。

6.根据权利要求5所述的对象类型的识别方法，其特征在于，所述将所述多张新增图像的特征向量存储至所述聚类中心集合中步骤包括：

对所述多张新增图像的特征向量进行聚类操作，得到所述新增类别对应的多个聚类中心；

将所述新增类别对应的多个聚类中心存储至所述聚类中心集合中。

7.根据权利要求6所述的对象类型的识别方法，其特征在于，存储所述新增类别对应的多个聚类中心与所述新增类别的对应关系。

8.根据权利要求1至7中任意一项所述的对象类型的识别方法，其特征在于，所述识别所述待检索图像，得到所述待检索图像的目标特征向量步骤包括：

利用目标检测模型提取所述待检索图像中包含的目标的图像；

利用对象分类模型对所述目标的图像进行处理，得到所述待检索图像的特征向量。