[发明专利]用于条状物品的图像识别方法、存储介质、系统及设备

说明书

本发明提供了一种用于条状物品的图像识别方法、存储介质、系统及设备。其中方法包括:获取包含条状物品的物品图像；将物品图像输入图像识别模型，获取条状物品的条状物识别区；从条状物识别区内获取呈长条形的第一子识别区和第二子识别区，第一子识别区的长度方向沿第一对角线延伸，第二子识别区的长度方向沿第二对角线延伸；获取第一子识别区的预测物品种类及置信度，获取第二子识别区的预测物品种类及置信度；获取最大置信度，若最大置信度大于第一阈值，条状物识别区输出的物品种类为最大置信度对应的预测物品种类。如此设置，能够实现准确识别条状物品。

技术领域

本发明涉及家用电器领域,尤其涉及一种用于条状物品的图像识别方法、存储介质、系统及设备。

背景技术

随着科技的进步，用户对制冷设备的要求越来越高，智能化转型成为制冷设备新的研发方向。智能制冷设备一般配置由图像识别系统。图像识别系统通常包括图像采集模块和图像识别模块。图像采集模块用于采集存放于制冷设备内的物品图像，图像识别模块用于识别物品图像中的物品。通过图像识别系统制冷设备能够获知并管理存放于其容置空间内的物品。现有技术中图像采集模块一般包括图像识别模型，物品图像被输入到图像识别模型后，图像识别模型可以在物品图像中每一物品周围生成矩形识别区，通过识别区来实现物品图像中的物品识别。现有技术对识别区往往采用直接识别的并输出预测物品种类的方式。但是，该种设计存在以下缺陷：对于条状物品而言，由于其长度和宽度的尺寸相差较大，其识别区内往往包含其他物品的图像，直接识别的方式容易造成条状物品的错误识别。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于条状物品的图像识别方法、存储介质、系统及设备，通过在条状物识别区内的两条对角线处分别获取条形的第一子识别区和第二子识别区，能够实现准确识别条状物品。

为实现上述发明目的，本发明一实施方式提供一种用于条状物品的图像识别方法，其中，包括：

获取包含条状物品的物品图像；

将所述物品图像输入图像识别模型，获取条状物品的条状物识别区b_k，k＝{1,2,…,n₁}，n₁为所述条状物识别区的数量，所述条状物识别区b_k为所述图像识别模型在物品的最大轮廓线处生成的矩形区域，矩形的所述条状物识别区包括相交的第一对角线和第二对角线；

从所述条状物识别区b_k内获取呈长条形的第一子识别区b_k1u和第二子识别区b_k2w，u＝{1,2,…,n₂},n₂为所述第一子识别区b_k1u的个数，w＝{1,2,…,n₃},n₃为所述第二子识别区b_k2w的个数，

所述第一子识别区b_k1u的长度方向沿所述第一对角线延伸，且所述第一对角线至少部分位于所述第一子识别区b_k1u内，

所述第二子识别区b_k2w的长度方向沿所述第二对角线延伸，且所述第二对角线至少部分位于所述第二子识别区b_k2w内；

获取所述第一子识别区b_k1u的预测物品种类T_k1u及置信度C_k1u，获取所述第二子识别区b_k2w的预测物品种类T_k2w及置信度C_k2w；

从所述置信度C_k1u和置信度C_k2w中获取最大置信度ZC_k，若所述最大置信度ZC_k大于第一阈值，所述条状物识别区b_k输出的物品种类为所述最大置信度ZC_k对应的预测物品种类。