[发明专利]基于多模型的图像处理方法和装置

权利要求书

1.一种基于多模型的图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

基于多个预设图像算法模型，对所述待处理图像进行识别处理，获得多个第一标签数据集，其中，所述第一标签数据集为所述待处理图像经一个预设图像算法模型处理得到的标签数据；

基于预设多模型标签合并规则，对所述多个第一标签数据集进行合并处理，获得第二标签数据集；

对所述第二标签数据集进行筛选处理，获得结果标签数据集。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，基于预设多模型标签合并规则，对所述多个第一标签数据集进行合并处理，获得第二标签数据集，包括：

基于预设标签合并规则，对所述第一标签数据集中的多个第一标签数据进行合并处理，获得所述第一标签数据集对应的过程标签数据集；

基于预设多模型标签合并规则，对所述多个过程标签数据集中的过程标签数据进行合并处理，获得所述第二标签数据集。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，基于预设标签合并规则，对所述第一标签数据集中的多个第一标签数据进行合并处理，获得所述第一标签数据集对应的过程标签数据集，包括：

基于所述第一标签数据，在预设标签数据库中匹配与所述第一标签数据对应的大类标签，其中，所述预设标签数据库中存储有所述第一标签数据与所述大类标签数据的映射关系；

基于第一标签合并规则，对具有相同大类标签的多个第一标签数据进行合并处理，获得第一过程标签数据，其中，所述第一过程标签数据与所述大类标签对应；

基于所述第一标签合并规则，结合不同大类标签，对所述第一标签数据集中的多个第一标签数据进行合并处理，获得所述过程标签数据集，其中，所述过程标签数据集包括不同大类标签对应的第一过程标签数据。

4.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，基于预设多模型标签合并规则，对所述多个过程标签数据集中的过程标签数据进行合并处理，获得所述第二标签数据集，包括：

对所述多个过程标签数据集进行识别，获得多个第二过程标签数据，其中所述第二过程标签数据为多个过程标签数据集中具有相同大类标签的过程标签数据；

基于第二标签合并规则，对所述多个第二过程标签数据进行合并处理，获得第二标签数据；

基于所述第二标签合并规则，结合不同大类标签，对所述多个过程标签数据集中的多个过程标签数据进行合并处理，获得所述第二标签数据集，其中，所述第二标签数据集包括不同大类标签对应的第二标签数据。

5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，对所述第二标签数据集进行筛选处理，获得结果标签数据集，包括：

识别所述第二标签数据集中的第二标签数据；

基于所述第二标签数据，确定所述第二标签数据对应的标签阈值数据；

若所述第二标签数据满足所述第二标签数据对应的标签阈值数据，保留所述第二标签数据；

若所述第二标签数据不满足所述第二标签数据对应的标签阈值数据，删除所述第二标签数据；

对所述第二标签数据集中的全部第二标签数据进行筛选处理，获得结果标签数据集，其中所述结果标签数据集包括全部满足阈值条件的第二标签数据。

6.一种基于多模型的图像处理装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待处理图像；

模型处理模块，基于多个预设图像算法模型，对所述待处理图像进行识别处理，获得多个第一标签数据集，其中，所述第一标签数据集为所述待处理图像经一个预设图像算法模型处理得到的标签数据；

标签合并模块，基于预设多模型标签合并规则，对所述多个第一标签数据集进行合并处理，获得第二标签数据集；

结果输出模块，用于对所述第二标签数据集进行筛选处理，获得结果标签数据集。