[发明专利]一种图像目标识别方法、装置及计算机设备

说明书

本发明实施例提供了一种图像目标识别方法、装置及计算机设备，其中，图像目标识别方法包括：分别沿图像的水平视角方向和垂直视角方向进行特征提取，相应得到图像的横向特征序列和纵向特征序列；将横向特征序列及纵向特征序列进行融合，得到融合特征；利用预设激活函数，对融合特征进行激活，得到图像特征；通过对图像特征进行解码，识别图像中的目标。通过本方案可以提高目标识别的效率。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，特别是涉及一种图像目标识别方法、装置及计算机设备。

背景技术

图像目标识别主要是指在给定的图像上定位识别出预先指定的目标。在图像处理领域，主要通过如下三种方法进行目标识别：模板匹配法、特征点匹配法和深度学习的方法。但是，在实际目标识别场景中，存在很多倾斜、旋转、弯曲的目标，上述三种方法均是基于预先指定的目标的特征信息进行目标识别，该指定的目标的特征信息往往限定为具有固定姿态的目标的特征信息，如果图像中的目标发生倾斜或者变形，利用上述三种方法则无法识别出准确的目标。

针对上述问题，相应的提出了能识别多角度目标的图像检测方法，在进行目标识别之前，利用角度辨识器判断图像的角度，然后基于该角度，利用目标分类器生成装置生成针对该角度的目标分类器，最后，应用目标分类器从图像中识别指定的目标。

但是，如果一个图像中有多个目标的角度发生倾斜，则需要分别针对每个倾斜角度生成目标分类器，并且，需要对每个目标的角度预先进行判断，如果串行运行会导致运行速率较慢，如果并行运行则需要处理器具有高效的处理能力，因此，上述方法的目标识别的效率较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种图像目标识别方法、装置及计算机设备，以提高目标识别的效率。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种图像目标识别方法，所述方法包括：

分别沿图像的水平视角方向和垂直视角方向进行特征提取，相应得到所述图像的横向特征序列和纵向特征序列；

将所述横向特征序列及所述纵向特征序列进行融合，得到融合特征；

利用预设激活函数，对所述融合特征进行激活，得到图像特征；

通过对所述图像特征进行解码，识别所述图像中的目标。

可选的，所述分别沿图像的水平视角方向和垂直视角方向进行特征提取，相应得到所述图像的横向特征序列和纵向特征序列，包括：

沿图像的水平视角方向，对所述图像的每个行向量分别进行卷积操作，得到第一卷积结果；将所述第一卷积结果确定为横向特征序列；

沿所述图像的垂直视角方向，对所述图像的每个列向量分别进行卷积操作，得到第二卷积结果；将所述第二卷积结果确定为纵向特征序列。

可选的，在所述将所述横向特征序列及所述纵向特征序列进行融合，得到融合特征之前，所述方法还包括：

基于所述横向特征序列及所述纵向特征序列，对所述图像进行卷积操作，提取用于表示所述横向特征序列及所述纵向特征序列分别在图像形变中所占权值的形变参数；

所述将所述横向特征序列及所述纵向特征序列进行融合，得到融合特征，包括：

根据所述形变参数，以加权和的方式，将所述横向特征序列及所述纵向特征序列进行融合，得到融合特征。

可选的，所述分别沿图像的水平视角方向和垂直视角方向进行特征提取，相应得到所述图像的横向特征序列和纵向特征序列，包括：

沿图像的水平视角方向，对所述图像的每个行向量分别进行卷积操作，得到第一卷积结果；

将所述第一卷积结果中的行向量进行反向排列，得到第一反向序列；