[发明专利]图像目标的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质

说明书

本发明涉及一种图像目标的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待识别图像，待识别图像中包括目标对象；对目标对象进行分层分解，得到至少两层的节点；将最底层作为当前层，重复执行以下步骤，直至当前层的上一层为最顶层，并根据预测得到的最顶层的节点的识别结果，确定目标对象的识别结果：识别出当前层的各节点之间的第一关联关系；根据当前层的各节点的识别结果和第一关联关系，预测出当前层的上一层的各父节点的识别结果。通过本发明的方法，通过对目标对象分层分解，减小了在对目标对象进行识别的时候，目标对象被遮挡的部分对未被遮挡部分的影响，从而使得本发明的方法能够很好地适应目标遮挡的场景。

技术领域

本发明涉及计算机、图像处理、机器学习技术领域，具体而言，本发明涉及一种图像目标的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

随着摄像机技术和计算机视觉技术的快速发展，图像实例分割已成为热门研究方向。图像实例分割是从图像中语义分割出多类(或单类)目标的所有实例。虽然目前的图像实例分割方法已经有较好的分割效果，但是针对复杂图像场景，其实例分割精度仍需要提高，因为现有的图像实例分割方法，对目标遮挡的处理能力不够，并且对图像上下文的识别能力也有限。因此，对于目标对象有遮挡的图像，目前亟需一种如何准确识别出该图像中的目标对象的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种图像目标的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，旨在解决对有遮挡的图像无法对目标对象进行准确识别的问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种图像目标的识别方法，该方法包括：

获取待识别图像，待识别图像中包括目标对象；

对目标对象进行分层分解，得到至少两层的节点，至少两层包括最顶层和至少一个中低层，最顶层的父节点表征了目标对象，对于每个中低层，该中低层的上一层的各节点为该中低层的各子节点的父节点，对于每个所述中低层的每个子节点，该子节点表征了其父节点对应的对象的一部分，上述至少一个中低层包括最底层；

识别出最底层的各节点的识别结果；

将最底层作为当前层，重复执行以下步骤，直至当前层的上一层为最顶层，并根据当前层的节点的识别结果，确定目标对象的识别结果；

上述以下步骤包括：

识别出当前层的各节点之间的第一关联关系；

根据当前层的各节点的识别结果和第一关联关系，预测出当前层的上一层的各父节点的识别结果。

本发明的有益效果是：对于待识别图像中的目标对象，通过对该目标对象进行分层分解的到的各层的节点表征目标对象不同层级的特征，最顶层的节点表征目标对象的整体特征，中低层的节点表征目标对象的局部特征，通过对目标对象分层分解，减小了在对目标对象进行识别的时候，目标对象被遮挡的部分对未被遮挡部分的影响，从而在对目标对象识别的过程中，不依赖于目标对象的整体特征，即不受被遮挡部分的影响，基于目标对象的局部特征和各局部特征之间的关联关系，就可以实现对目标对象的准确识别。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，对于最底层的每个节点，每个节点对应一个节点得分，对于上述至少两层中的每层的各个节点，该层中具有关联关系的各节点之间的第一关联关系对应一个关系得分，对于每个节点，该节点得分表征了该节点的识别结果，对于具有关联关系的各节点，每个关系得分表征了该各节点之间的关联程度；

上述根据当前层的各节点的识别结果和第一关联关系，预测出当前层的上一层的各父节点的识别结果，包括：

对属于同一个父节点的当前层的各个子节点对应的节点得分和各关系得分进行融合，得到识别得分，将识别得分作为该父节点的节点得分。