[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：对图像进行属性预测处理，得到对应图像中的对象的多个候选属性框；基于多个候选属性框的类别对多个候选属性框进行聚合处理，得到多组候选属性框；基于每组候选属性框的交并比对每组候选属性框进行筛选处理，得到每个类别对应的目标属性框；基于每个类别对应的目标属性框对对象进行类别识别处理，得到图像的类别。通过本申请，能够提高图像识别的精确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

人工智能(AI，Artificial Intelligence)是计算机科学的一个综合技术，通过研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，例如自然语言处理技术以及机器学习等几大方向，随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。

图像识别是人工智能的重要应用，在图像识别过程中，会对图像进行检测，检测结果通常包括多个相似的候选框。相关技术在过滤相似的候选框的过程中，经常出现误过滤候选框和漏过滤候选框的现象，导致图像识别结果的精确性较差低。

发明内容

本申请实施例提供一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高图像识别的精确性。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种图像识别方法，包括：

对图像进行属性预测处理，得到对应所述图像中的对象的多个候选属性框；

基于所述多个候选属性框的类别对所述多个候选属性框进行聚合处理，得到多组候选属性框；

基于每组候选属性框的交并比对所述每组候选属性框进行筛选处理，得到每个类别对应的目标属性框；

基于所述每个类别对应的目标属性框对所述对象进行类别识别处理，得到所述图像的类别。

本申请实施例提供一种图像识别装置，包括：

预测模块，用于对图像进行属性预测处理，得到对应所述图像中的对象的多个候选属性框；

聚合模块，用于基于所述多个候选属性框的类别对所述多个候选属性框进行聚合处理，得到多组候选属性框；

筛选模块，用于基于每组候选属性框的交并比对所述每组候选属性框进行筛选处理，得到每个类别对应的目标属性框；

识别模块，用于基于所述每个类别对应的目标属性框对所述对象进行类别识别处理，得到所述图像的类别。

上述方案中，所述多个候选属性框包括对应所述对象的整体的候选整体属性框和对应所述对象的局部的候选局部属性框，所述目标属性框包括目标整体属性框和目标局部属性框；所述筛选模块，还用于：

基于至少一个所述候选整体属性框确定与所述对象的整体对应的目标整体属性框；

遍历每组所述候选局部属性框，对同一组中的候选局部属性框执行过滤操作，并将过滤得到的属于所述对象、且对应的属性概率最大的候选局部属性框作为所述目标局部属性框。

上述方案中，所述筛选模块，还用于：

当至少一个所述候选整体属性框的数量为一个时，将所述候选整体属性框作为所述目标整体属性框；

当至少一个所述候选整体属性框的数量为多个，且所述对象的数量为一个时，将对应的属性概率最大的候选整体属性框作为所述目标整体属性框；