[发明专利]用于识别图像的方法和系统

权利要求书

1.一种用于识别图像的方法，应用于人工智能AI芯片集合，所述AI芯片集合中的AI芯片串联，包括：

接收传感器发送的图像序列；

依次对所述图像序列中的图像进行图像识别，得到所述图像序列中的图像的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述AI芯片集合运行图像识别过程中的所有深度学习模型，且不同AI芯片运行不同的深度学习模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述AI芯片集合中的上游AI芯片的输入信息和输出信息一起作为下游AI芯片的输入信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，对于所述图像序列中的图像，当所述上游AI芯片对该图像进行图像识别时，所述下游AI芯片对该图像的上一幅图像进行图像识别。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述AI芯片集合包括第一AI芯片、第二AI芯片和第三AI芯片，所述第一AI芯片运行目标检测模型，所述第二AI芯片运行姿态检测模型，所述第三AI芯片运行属性识别模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述依次对所述图像序列中的图像进行图像识别，得到所述图像序列中的图像的识别结果，包括：

所述第一AI芯片将所述图像序列中的图像输入至所述目标检测模型，得到该图像中的目标的位置信息，基于该图像和该图像中的目标的位置信息，生成该图像的第一识别子结果，以及将该图像的第一识别子结果发送至所述第二AI芯片；

所述第二AI芯片将该图像的第一识别子结果输入至所述姿态检测模型，得到该图像中的目标的姿态信息，基于该图像的第一识别子结果和该图像中的目标的姿态信息，生成该图像的第二识别子结果，以及将该图像的第二识别子结果发送至所述第三AI芯片；

所述第三AI芯片将该图像的第二识别子结果输入至所述属性识别模型，得到该图像中的目标的属性信息，基于该图像的第二识别子结果和该图像中的目标的属性信息，生成该图像的识别结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，

所述基于该图像和该图像中的目标的位置信息，生成该图像的第一识别子结果，包括：

所述第一AI芯片将该图像中的目标的位置信息封装进该图像，生成该图像的第一识别子结果；

所述基于该图像的第一识别子结果和该图像中的目标的姿态信息，生成该图像的第二识别子结果，包括：

所述第二AI芯片将该图像中的目标的姿态信息封装进该图像的第一识别子结果，生成该图像的第二识别子结果；以及

所述基于该图像的第二识别子结果和该图像中的目标的属性信息，生成该图像的识别结果，包括：

所述第三AI芯片整合该图像中的目标的位置信息、姿态信息和属性信息，生成该图像的识别结果。

8.根据权利要求1-7之一所述的方法，其中，所述AI芯片集合中的AI芯片通过移动产业处理器接口串联。

9.一种用于识别图像的系统，包括：传感器和人工智能AI芯片集合，所述AI芯片集合中的AI芯片串联；

所述传感器，被配置成采集图像序列，以及将所述图像序列发送至所述AI芯片集合；

所述AI芯片集合，被配置成依次对所述图像序列中的图像进行图像识别，得到所述图像序列中的图像的识别结果。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述AI芯片集合运行图像识别过程中的所有深度学习模型，且不同AI芯片运行不同的深度学习模型。

11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述AI芯片集合中的上游AI芯片的输入信息和输出信息一起作为下游AI芯片的输入信息。

12.根据权利要求11所述的系统，其中，对于所述图像序列中的图像，当所述上游AI芯片对该图像进行图像识别时，所述下游AI芯片对该图像的上一幅图像进行图像识别。