[发明专利]对象识别方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请公开了一种对象识别方法、装置、存储介质及电子设备，该对象识别方法包括：获取待识别图像，然后获取待识别图像的深度信息和对象区域识别信息，最后根据深度信息和对象区域识别信息，确定出待识别图像中位于预设深度区域的目标对象。本申请公开的对象识别方法、装置、存储介质及电子设备不借助外部装置来进行深度检测，能够减少成本，提高预测精度。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种对象识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

图像分割技术被广泛地用于医学图像、无人驾驶以及智能可移动设备的应用程序等领域，例如语义分割。目前，对于一些特殊的分割任务，例如区分具有不同景深的图像中位于前后景的人像，传统的语义分割方法实现难度较大，成本较高，往往需要借助外部装置辅助实现。例如，在相机中加入深度传感器，但是深度传感器一般需要占据很大的空间，使得设备变得笨重，同时也会增加设备成本。另外，传统的深度传感器或多或少都会受到镜面反射和杂散光的影响，从而造成部分区域深度信息的缺失。因此，需要一种能够降低成本，提高预测精度的对象识别方法。

发明内容

本申请实施例提供了一种对象识别方法、装置、存储介质及电子设备，能够简单快速且精确地对图像在深度信息上进行语义分割，不增加额外成本。

本申请实施例提供的对象识别方法，包括：

获取待识别图像；

获取所述待识别图像的深度信息和对象区域识别信息；

根据所述深度信息和所述对象区域识别信息，确定出所述待识别图像中位于预设深度区域的目标对象。

本申请实施例提供的图像识别装置，包括：

图像获取模块，用于获取待识别图像；

深度估计模块，用于获取所述待识别图像的深度信息；

语义识别模块，用于获取所述待识别图像的对象区域识别信息；

整合模块，用于根据所述待识别图像的深度信息和所述对象区域识别信息，确定出所述待识别图像中位于预设深度区域的目标对象。

本申请实施例提供的存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器加载时执行如本申请提供的对象识别方法中的步骤。

本申请实施例提供的电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存有计算机程序，所述处理器通过加载所述计算机程序，用于执行本申请提供的对象识别方法中的步骤。

本申请中，获取待识别图像，再获取待识别图像的深度信息和对象区域识别信息，最后根据深度信息和对象区域识别信息，确定出待识别图像中位于预设深度区域的目标对象。相较于相关技术，本申请不借助外部装置来进行深度检测，能够减少成本，提高预测精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的电子设备的场景示意图。

图2是本发明实施例提供的电子设备10的架构示意图.

图3是本发明实施例提供的图像识别装置的功能模块架构示意图。

图4是本发明实施例提供的对象识别方法的流程示意图。

图5是步骤S120的细化流程示意图。

图6是本发明实施例提供的图像识别模型的架构示意图。

图7是本发明实施例提供的一种主干网络的细化结构示意图。