[发明专利]仪器识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种仪器识别方法，其特征在于，包括：

利用至少一类仪器的样本图像对初始分类模型进行模型训练，得到最终分类模型；

将待识别仪器的仪器图像输入至所述最终分类模型，确定所述待识别仪器的仪器类别和所述仪器图像对应的第一特征向量；

根据所述待识别仪器的仪器类别和所述第一特征向量，在预先建立的特征数据库中查找所述待识别仪器的仪器名称。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用至少一类仪器的样本图像对初始分类模型进行模型训练之前，还包括：

按照仪器的仪器功能和仪器外观对所述样本图像进行分类，得到至少一类仪器的样本图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用至少一类仪器的样本图像对初始分类模型进行模型训练，得到最终分类模型之后，还包括：

将所述样本图像分别输入至所述最终分类模型，确定与所述样本图像对应的第二特征向量；

根据所述样本图像所对应的仪器的名称以及所属的仪器类别，确定所述样本图像的第二特征向量与仪器的名称以及仪器类别的对应关系；

根据所述对应关系建立所述特征数据库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在预先建立的特征数据库中查找所述待识别仪器的仪器名称，包括：

从所述特征数据库中获取与所述待识别仪器的仪器类别相同的样本图像的第二特征向量；

根据所述第二特征向量和所述第一特征向量的相似程度，确定所述待识别仪器的名称。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二特征向量和所述第一特征向量的相似程度，确定所述待识别仪器的名称，包括：

获取与所述第一特征向量相似程度最大的第二特征向量；

将与所述第一特征向量相似程度最大的第二特征向量对应的样本图像的仪器名称，作为所述待识别仪器的名称。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括；

判断所述相似程度是否大于或等于预设阈值；

若所述相似程度大于或等于所述预设阈值，输出相似程度大于或等于预设阈值的第二特征向量对应的样本图像的仪器名称。

7.一种仪器识别装置，其特征在于，包括：

训练模块，用于利用至少一类仪器的样本图像对初始分类模型进行模型训练，得到最终分类模型；

确定模块，用于将待识别仪器的仪器图像输入至所述最终分类模型，确定所述待识别仪器的仪器类别和所述仪器图像对应的第一特征向量；

查找模块，用于根据所述待识别仪器的仪器类别和所述第一特征向量，在预先建立的特征数据库中查找所述待识别仪器的仪器名称。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

分类模块，用于按照仪器的仪器功能和仪器外观对所述样本图像进行分类，得到至少一类仪器的样本图像。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至6任一所述的仪器识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至6任一所述的仪器识别方法的步骤。