[发明专利]损伤识别方法及装置

权利要求书

1.一种损伤识别方法，其特征在于，包括：

对待识别图像进行预处理，所述预处理包括将所述待识别图像划分为M个子图像块，M为大于等于2的整数；

将所述M个子图像块通过预设识别模型进行识别，确定所述M个子图像块对应的损伤类型；所述预设识别模型通过卷积层、池化层及全连接层对所述子图像块进行识别；

输出所述M个子图像块对应的损伤类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述M个子图像块通过预设识别模型进行识别之前，还包括：

预先获取所述预设识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先获取所述预设识别模型，包括：

将已标记样本图像块通过初始识别模型进行识别，确定所述已标记的样本图像块对应的损伤类型；所述初始识别模型通过卷积层、池化层及全连接层对所述已标记样本图像块进行识别；其中，所述已标记样本图像块的个数等于预设批尺寸；

根据已标记样本图像块的标记损伤类型与所述已标记样本图像块的损伤类型获取所述预设识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将已标记样本图像块通过初始识别模型进行识别，确定所述已标记的样本图像块对应的损伤类型，包括：

获取所述已标记样本图像块中每一个已标记样本图像块对应的N种损伤类型的概率值；N为大于等于2的整数；

根据所述每一个已标记样本图像块对应的N种损伤类型的概率值确定所述每一个已标记样本图像块对应的损伤类型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一个已标记样本图像块对应的N种损伤类型的概率值确定所述每一个已标记样本图像块对应的损伤类型，包括：

判断所述每一个已标记样本图像块对应的N种损伤类型的概率值与预设阈值的大小关系；

将所述概率值中大于所述预设阈值的概率值对应的损伤类型确定为所述已标记样本图像块对应的损伤类型。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据已标记样本图像块的标记损伤类型与所述已标记样本图像块的损伤类型获取所述预设识别模型，包括：

将所述标记损伤类型与所述已标记样本图像块的损伤类型进行比较，其中，所述比较次数小于等于预设迭代次数；

若所述标记损伤类型与所述已标记样本图像块的损伤类型的差值收敛，则确定所述初始识别模型为所述预设识别模型；

若所述标记损伤类型与所述已标记样本图像块的损伤类型的差值不收敛，则修改所述初始识别模型，得到所述预设识别模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将已标记样本图像块通过初始识别模型进行识别之前，还包括：

接收输入的样本图像块及所述样本图像块对应的标记损伤类型，得到所述已标记样本图像块。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述M个子图像块通过预设识别模型进行识别，确定所述M个子图像块对应的损伤类型，包括：

获取所述M个子图像块中每一个子图像块对应的N种损伤类型的概率值；

根据所述每一个子图像块对应的N种损伤类型的概率值确定所述每一个子图像块对应的损伤类型。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一个子图像块对应的N种损伤类型的概率值确定所述每一个子图像块对应的损伤类型，包括：

判断所述每一个子图像块对应的N种损伤类型的概率值与预设阈值的大小关系；

将所述概率值中大于所述预设阈值的概率值对应的损伤类型确定为所述子图像块对应的损伤类型。

10.一种损伤识别装置，其特征在于，包括：

处理模块，用于对待识别图像进行预处理，所述预处理包括将所述待识别图像划分为M个子图像块，M为大于等于2的整数；

确定模块，用于将所述M个子图像块通过预设识别模型进行识别，确定所述M个子图像块对应的损伤类型；所述预设识别模型通过卷积层、池化层及全连接层对所述子图像块进行识别；

输出模块，用于输出所述M个子图像块对应的损伤类型。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

获取模块，用于预先获取所述预设识别模型。