[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备和存储介质在审
申请号: | 202110686482.0 | 申请日: | 2021-06-21 |
公开(公告)号: | CN113361442A | 公开(公告)日: | 2021-09-07 |
发明(设计)人: | 崔致豪;王子芃;王正;耿嘉;丁有爽;邵天兰 | 申请(专利权)人: | 梅卡曼德(北京)机器人科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04;G06N5/04 |
代理公司: | 北京科石知识产权代理有限公司 11595 | 代理人: | 徐红岗 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 识别 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种图像识别方法,其特征在于,包括:
获取包含待识别物品的图像数据;
对所述图像数据进行处理以识别所述图像数据中的待识别物品,并获取待识别物品的关键点信息以及识别框参数;
针对所识别的物品,基于所述关键点信息以及识别框参数在所述图像数据上生成识别框;并且
针对所识别的物品,基于所述关键点信息以及识别框参数生成所识别的物品的掩膜。
2.根据权利要求1所述的图像识别方法,其特征在于:并行执行所述生成识别框的操作以及所述生成所识别的物品的掩膜的操作。
3.根据权利要求1所述的图像识别方法,其特征在于:所述识别框参数包括识别框的宽度以及识别框的高度。
4.根据权利要求1所述的图像识别方法,其特征在于:所述关键点包括识物品的中心点。
5.根据权利要求1-4任一项所述的图像识别方法,其特征在于:所述对所述图像数据进行处理包括将所述图像数据输入骨干网络进行处理。
6.根据权利要求5所述的图像识别方法,其特征在于:所述骨干网络包括第一数据处理过程和第二数据处理过程,所述数据处理过程包括一个或多个处理阶段,所述处理阶段包括一个或多个处理分支。
7.根据权利要求6所述的图像识别方法,其特征在于,还包括:将所述多个处理分支输出的数据进行融合。
8.根据权利要求6所述的图像识别方法,其特征在于:所述多个处理分支输出的数据具有多分辨率和/或多特征维度。
9.根据权利要求6所述的图像识别方法,其特征在于,在所述第一处理过程中,在后处理阶段包括比在先处理阶段更多的处理分支;和/或,在所述第二处理过程中,在后处理阶段包括比在先处理阶段更少的处理分支。
10.一种图像识别装置,其特征在于,包括:
图像数据获取模块,用于获取包含待识别物品的图像数据;
图像数据处理模块,用于对所述图像数据进行处理以识别所述图像数据中的待识别物品,并获取待识别物品的关键点信息以及识别框参数;
识别框生成模块,针对所识别的物品,基于所述关键点信息以及识别框参数在所述图像数据上生成识别框;并且
掩膜生成模块,针对所识别的物品,基于所述关键点信息以及识别框参数生成所识别的物品的掩膜。
11.根据权利要求10所述的图像识别装置,其特征在于:所述识别框生成模块以及掩膜生成模块并行运行。
12.根据权利要求10所述的图像识别装置,其特征在于:所述识别框参数包括识别框的宽度以及识别框的高度。
13.根据权利要求10所述的图像识别装置,其特征在于:所述关键点包括识物品的中心点。
14.根据权利要求10-13任一项所述的图像识别装置,其特征在于:图像数据处理模块用于将所述图像数据输入骨干网络进行处理。
15.根据权利要求14所述的图像识别装置,其特征在于:所述骨干网络包括第一数据处理过程和第二数据处理过程,所述数据处理过程包括一个或多个处理阶段,所述处理阶段包括一个或多个处理分支。
16.根据权利要求15所述的图像识别装置,其特征在于,还包括:将所述多个处理分支输出的数据进行融合。
17.根据权利要求15所述的图像识别装置,其特征在于:所述多个处理分支输出的数据具有多分辨率和/或多特征维度。
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