[发明专利]服装LOGO效果检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种服装LOGO效果检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测服装LOGO图像；

根据预设深度学习模型提取所述待检测服装LOGO图像的LOGO特征，所述预设深度学习模型包括基于对抗神经网络的深度学习模型；

利用基于所述预设深度学习模型训练的分类器对所述LOGO特征进行识别，生成所述待检测服装LOGO图像的识别结果；所述识别结果包括：多种工艺对应的效果图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多种工艺包括：厚板胶、数码印、贴布绣、珠片绣、立体胶工艺、提花、立体厚板胶、镂空、贴布缝、印花贴布。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于对抗神经网络的深度学习模型是通过数量超过一定阈值的服装LOGO样本数据训练得到的，所述服装LOGO样本数据包括不同工艺的服装LOGO对应的图片。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式获得所述基于所述预设深度学习模型训练的分类器：

利用基于对抗神经网络的深度学习模型提取服装LOGO样本数据的深层特征；

基于机器学习算法，对所述深层特征训练分类器；

其中所述服装LOGO样本数据中包括LOGO特征、匹配度和识别结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用基于所述预设深度学习模型训练的分类器对所述LOGO特征进行识别，生成所述待检测服装LOGO图像的识别结果，具体包括：

确定所述基于所述预设深度学习模型训练的分类器所对应的数据格式；

如果所述数据格式包括二进制数据格式，将所述LOGO特征转换为二进制数据格式后输入所述基于所述预设深度学习模型训练的分类器，以生成对应所述待检测服装LOGO图像的识别结果。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述利用基于所述预设深度学习模型训练的分类器对所述LOGO特征进行识别，生成所述待检测服装LOGO图像的识别结果之后，还包括：

将所述待检测服装LOGO图像的识别结果作为新的服装LOGO样本数据保存在服装LOGO样本数据库中。

7.一种服装LOGO效果检测装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待检测服装LOGO图像；

特征提取模块，用于根据预设深度学习模型提取所述待检测服装LOGO图像的LOGO特征，所述预设深度学习模型包括基于对抗神经网络的深度学习模型；

服装LOGO识别模块，用于利用基于所述预设深度学习模型训练的分类器对所述LOGO特征进行识别，生成所述待检测服装LOGO图像的识别结果；所述识别结果包括：多种工艺对应的效果图。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述多种工艺包括：厚板胶、数码印、贴布绣、珠片绣、立体胶工艺、提花、立体厚板胶、镂空、贴布缝、印花贴布。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。

10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1至7任一项所述的方法。