[发明专利]一种图像识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，包括：

获取待检测图像；

根据第一检测模型对所述待检测图像中的水印进行定位，得到水印区域图像；

根据第二检测模型对所述水印区域图像进行两级特征提取，得到所述水印区域图像的第一级特征和第二级特征；

根据所述水印区域图像的第一级特征和第二级特征，获得所述水印区域图像的检测结果作为所述待检测图像的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述根据第一检测模型对所述待检测图像中的水印进行定位，得到水印区域图像之前，所述方法还包括：

获得第一样本数据集，所述第一样本数据集包括不同粒度的水印标签；

对所述第一样本数据集内的水印标签进行标注，得到训练样本；

根据所述训练样本对深度学习检测网络模型进行训练，生成所述第一检测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对第一样本数据集内的水印标签进行标注，得到训练样本，包括：

计算所述第一样本数据集内的水印标签之间的关系距离，所述关系距离用于表征所述水印标签之间的特征相似度；

根据所述水印标签之间的映射关系和关系距离，建立所述第一样本数据集的水印标签图谱，所述映射关系用于表征所述水印标签之间的从属关系；

根据所述水印标签图谱，对所述第一样本数据集内的水印标签进行标注，得到训练样本。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述水印标签图谱，对所述第一样本数据集内的水印标签进行标注，得到训练样本，包括：

在所述水印标签图谱内选取部分水印标签，得到第二样本数据集；

对所述第二样本数据集内的第二粒度标签进行标注，得到第一标注结果；

根据所述第一标注结果和所述水印标签图谱，对所述水印标签图谱内的所有水印标签进行映射标注，得到所述训练样本。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据第一检测模型对所述待检测图像中的水印进行定位，得到水印区域图像，包括：

根据第一检测模型对所述待检测图像进行特征提取，得到待检测图像的特征图；

根据所述待检测图像的特征图，对待检测图像中的水印进行定位，得到水印区域的坐标；

根据所述水印区域的坐标，裁剪得到所述水印区域图像。

6.根据权利要求2－4任一项所述的方法，其中，在所述利用第二检测模型对所述水印区域图像进行两级特征提取，得到所述水印区域图像的第一级特征和第二级特征之前，所述方法还包括：

在卷积神经网络模型的中间层后嵌入第一卷积模块，得到初始特征提取分支，所述第一卷积模块包括一个卷积层和一个全连接层；

根据所述训练样本内的第一粒度标签对所述初始特征提取分支进行训练，得到第一特征提取分支，所述第一特征提取分支用于提取第一级特征；

根据所述训练样本内的第二粒度标签对所述卷积神经网络模型进行训练，得到第二特征提取分支，所述第二特征提取分支用于提取第二级特征；

根据所述第一特征提取分支和所述第二特征提取分支，生成所述第二检测模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据第二检测模型对所述水印区域图像进行两级特征提取，得到所述水印区域图像的粗粒度特征和细粒度特征，包括：

根据所述第一特征提取分支，提取所述水印区域图像的第一级特征；

根据所述第二特征提取分支，提取所述水印区域图像的第二级特征。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述水印区域图像的粗粒度特征和细粒度特征，获得所述水印区域图像的检测结果作为所述待检测图像的识别结果，包括：

根据所述水印区域图像的第一级特征，从水印标签底库内检测与所述水印区域图像的第一级特征对应的水印标签，得到第一检测结果；

根据所述水印区域图像的第二级特征，从所述第一检测结果内检测与所述水印区域图像的第二级特征对应的水印标签，得到第二检测结果；

将所述第二检测结果作为所述待检测图像的识别结果。