[发明专利]一种影像资料处理方法、装置、介质和电子设备有效

专利信息
申请号: 201711460201.X 申请日: 2017-12-28
公开(公告)号: CN108174289B 公开(公告)日: 2020-11-03
发明(设计)人: 刘岩 申请(专利权)人: 泰康保险集团股份有限公司
主分类号: H04N21/44 分类号: H04N21/44;H04N21/4402;G06K9/62;G06K9/00
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 王宝筠
地址: 100031 北京市西*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明实施例提供一种影像资料处理方法、装置、介质和电子设备。方法包括:接收影像资料压缩包,所述影像资料压缩包包括至少一种影像资料;解压缩所述影像资料压缩包,获得所述影像资料压缩包中的至少一种影像资料;确定各个影像资料的类别;采用与所述影像资料的类别对应的识别方法,识别所述影像资料中的影像内容,得到内容信息;保存得到的所有内容信息。本发明实施例支持用户将各种影像资料集中上传,相比于现有技术避免了用户多次上传影像资料,操作繁琐的问题。且本发明实施例可以直接基于保存的内容信息自动完成录入用户身份信息、银行卡信息等,无需用户手动录入,提高了业务办理效率,节省了人力成本,提高了用户体验。
搜索关键词: 一种 影像 资料 处理 方法 装置 介质 电子设备
【主权项】:
1.一种影像资料处理方法,其特征在于,包括:

接收影像资料压缩包,所述影像资料压缩包包括至少一种影像资料;

解压缩所述影像资料压缩包,获得所述影像资料压缩包中的至少一种影像资料;

确定各个影像资料的类别;

采用与所述影像资料的类别对应的识别方法,识别所述影像资料中的影像内容,得到内容信息;

保存得到的所有内容信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定各个影像资料的类别包括:

对各个影像资料进行预处理;

将预处理后的各个影像资料输入至预先训练好的卷积神经网络分类模型,获取所述卷积神经网络分类模型输出的各影像资料的类别;其中所述卷积神经网络分类模型是基于样本影像资料、以及样本影像资料的类别进行训练得到的。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对各个影像资料进行预处理包括:

对各个影像资料进行灰度化处理和尺寸归一化处理;

其中,经灰度化处理后的各影像资料转换为单通道灰度图;

所述尺寸归一化处理包括多尺寸归一化处理和多尺度归一化处理,经尺寸归一化处理后的各影像资料分别得到一多尺寸金字塔和一多尺度金字塔,其中不同影像资料对应的不同多尺寸金字塔中的同一层的尺寸大小一致,不同影像资料对应的不同多尺度金字塔中的同一层的尺寸大小一致。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述卷积神经网络分类模型包括卷积层、池化层、特征采样层、全连接层和分类输出层。

5.根据权利要求1‑4任一项所述的方法,其特征在于,所述影像资料压缩包的包名称中包括用于表示影像资料压缩包的优先级的字段;当接收到多个影像资料压缩包时,所述解压缩所述影像资料压缩包包括:

依据各影像资料压缩包的包名称中字段表示的影像资料压缩包的优先级,按照优先级由高至低的顺序解压缩各影像资料压缩包。

6.根据权利要求1‑4任一项所述的方法,其特征在于,所述获得所述影像资料压缩包中的至少一种影像资料之后,所述方法还包括:

依据获得的影像资料的数量,确定任务分发数量;

所述确定各个影像资料的类别包括:

以确定的任务分发数量,并行执行确定影像资料的类别的操作。

7.根据权利要求1‑4任一项所述的方法,其特征在于,所述采用与所述影像资料的类别对应的识别方法,识别所述影像资料中的影像内容,得到内容信息包括:

采用光学字符识别OCR识别方法,识别影像资料中的影像文字,得到影像文字信息;

采用人脸识别方法,识别影像资料中的人脸图像,得到人脸图像信息。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

依据得到的影像文字信息和人脸图像信息,验证用户身份的合法性。

9.根据权利要求1‑4任一项所述的方法,其特征在于,所述采用与所述影像资料的类别对应的识别方法,识别所述影像资料中的影像内容,得到内容信息之前,所述方法还包括:

判断影像资料是否符合预设的识别质量要求;

如果符合,执行所述采用与所述影像资料的类别对应的识别方法,识别所述影像资料中的影像内容,得到内容信息的步骤;

如果不符合,输出第一提示消息,所述第一提示消息用于提示用户重新上传所述影像资料。

10.根据权利要求1‑4任一项所述的方法,其特征在于,所述采用与所述影像资料的类别对应的识别方法,识别所述影像资料中的影像内容,得到内容信息之前,所述方法还包括:

判断预设的影像资料类别表中记载的影像资料的类别,是否都包含在获得的所有影像资料的类别中;

如果都包含,执行所述采用与所述影像资料的类别对应的识别方法,识别所述影像资料中的影像内容,得到内容信息的步骤;

如果不都包含,则输出第二提示消息,所述第二提示消息用于提示用户上传记载在所述影像资料类别表中,但不存在于获得的所有影像资料的类别中的影像资料。

11.一种影像资料处理装置,其特征在于,包括:

接收单元,用于接收影像资料压缩包,所述影像资料压缩包包括至少一种影像资料;

解压缩单元,用于解压缩所述影像资料压缩包,获得所述影像资料压缩包中的至少一种影像资料;

类别确定单元,用于确定各个影像资料的类别;

内容信息获取单元,用于采用与所述影像资料的类别对应的识别方法,识别所述影像资料中的影像内容,得到内容信息;

保存单元,用于保存得到的所有内容信息。

12.一种存储介质,其特征在于,其上存储有程序,所述程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的影像资料处理方法。

13.一种电子设备,其特征在于,包括:

处理器;以及

存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;

其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至10中任一项所述的影像资料处理方法。

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