[发明专利]物体识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种物体识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像；所述待识别图像中包括待识别的地埋物；

将所述待识别图像输入目标识别模型；所述目标识别模型包括特征提取子模型以及物体识别子模型；所述特征提取子模型包括多个卷积层；所述目标识别模型用于根据所述特征提取子模型中的多个卷积层以及所述物体识别子模型识别所述待识别图像中的待识别的地埋物并输出识别结果；所述目标识别模型基于多个样本图像对所述特征提取子模型以及所述物体识别子模型进行训练得到；

根据所述目标识别模型输出的识别结果，确定所述待识别图像中待识别的地埋物的类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像，包括：

通过探地雷达获取探地雷达扫描图像；

对所述探地雷达扫描图像进行灰度处理以及数据增强处理，得到所述待识别图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述探地雷达扫描图像进行灰度处理以及数据增强处理，得到所述待识别图像包括：

对所述探地雷达扫描图像的色相、饱和度以及色相、饱和度和强度进行颜色空间转换；

对进行颜色空间转换的所述探地雷达扫描图像添加散斑噪声，得到所述待识别图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个样本图像以及待训练的识别模型对应的权重和偏置值；所述多个样本图像包括测试样本图像和真实样本图像；

将所述测试样本图像输入所述待训练的识别模型，获取所述待训练的识别模型针对所述测试样本图像的输出结果；所述待训练的识别模型用于根据所述权重和偏置值以及待训练的特征提取子模型中的多个卷积层提取所述测试样本图像中待识别的地埋物对应的样本特征图像，根据待训练的物体识别子模型识别所述样本特征图像对应的地埋物的样本波形结构并输出；

判断所述样本波形结构与所述真实样本图像中对应的地埋物的真实波形结构的相似度是否大于或等于预设阈值；

若否，根据当前样本波形结构以及当前真实波形结构，调整所述权重和偏置值，得到新的待训练的识别模型，返回将所述测试样本图像输入所述待训练的识别模型的步骤；

若是，结束循环，根据循环结束时的权重和偏置值， 得到所述目标识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取多个样本图像，包括：

获取包括待识别的地埋物的多个模拟探地雷达扫描图像以及包括待识别的地埋物的多个真实探地雷达扫描图像；

对所述多个模拟探地雷达扫描图像以及包括待识别的地埋物的多个真实探地雷达扫描图像均进行灰度处理以及数据增强处理；得到处理后的模拟探地雷达扫描图像以及所述样本真实图像；

根据迁移学习算法获取处理后的模拟探地雷达扫描图像中的前景图像以及背景图像，作为所述多个样本测试图像；

根据多个所述样本测试图像以及多个所述样本真实图像，得到所述多个样本图像。