[发明专利]图像分类方法、图像处理设备及存储装置

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含待处理目标的待处理图像；

基于训练后的影子识别模型对所述待处理图像输入进行目标识别，确定所述待处理目标是否是影子目标，所述影子目标用于表征所述待处理目标为实体的影子；其中：

所述影子识别模型是利用进行影子增强处理后的历史图像进行训练得到的，所述影子增强处理是对所述历史图像包含的历史影子区域进行图像增强处理后得到的，所述历史影子区域是历史实体的影子在所述历史图像中的图像区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影子识别模型是通过如下方式进行训练得到的：

采集包含所述历史影子的历史图像；

对所述历史图像中的历史影子区域进行图像增强处理，所述历史影子区域为所述历史图像包含的历史影子的图像区域；

基于进行所述图像增强处理后的历史图像对影子识别模型进行训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述历史图像中的历史影子区域进行图像增强处理，包括：

对所述历史图像中的所述历史影子区域进行镜像变换；和/或，

对所述历史图像中的所述历史影子区域进行直方图变换；和/或，

沿预设方向对所述历史图像中的所述历史影子区域进行裁剪。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述沿预设方向对所述历史图像中的所述历史影子区域进行裁剪，包括：

沿所述预设方向对所述历史图像中的所述历史影子区域进行预设数量次裁剪，以将每次裁剪后的历史图像作为进行所述图像增强处理后的历史图像；

其中，所述预设方向包括水平方向和/或垂直方向；

所述水平方向对应裁剪比例为第一裁剪比例，所述垂直方向对应的裁剪比例为第二裁剪比例。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述影子识别模型至少包括卷积层、池化层、裁剪层，其中，所述池化层和所述裁剪层并列；

所述基于训练后的影子识别模型对所述待处理图像输入进行目标识别，包括:

在所述卷积层对所述待处理图像进行特征提取，得到待处理特征图像；

在所述池化层对所述待处理特征图像进行池化处理，得到池化特征图像；

在所述裁剪层对所述待处理特征图像进行区域特征裁剪，得到裁剪特征图像；

将所述池化特征图像和所述裁剪特征图像进行融合，得到融合特征图像；

对所述融合特征图像进行目标识别。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于训练后的影子识别模型对所述待处理图像输入进行目标识别，确定所述待处理目标是否是影子目标，包括：

获取所述影子识别模型对所述待处理图像进行目标识别输出的影子预测概率；

若所述影子预测概率满足预设要求，则将所述待处理目标作为待确定影子目标；否则，则将所述待处理目标作为待确定非影子目标；

基于所述待处理图像对应的所述待确定影子目标和所述待确定非影子目标，确定所述待处理目标是否是影子目标；

其中，所述预设要求包括所述影子预测概率小于第一预设阈值或者所述影子预测概率大于第二预设阈值，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述待处理图像为目标视频中对所述待处理目标拍摄的至少一帧图像；

所述获取所述影子识别模型对所述待处理图像进行目标识别输出的影子预测概率，包括：

分别获取所述影子识别模型对所述至少一帧图像进行目标识别输出的影子预设概率。