[发明专利]服饰属性识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于神经网络的服饰属性识别方法，其特征在于，包括，

通过预设的识别方式，识别确定待识别图像中包括至少一个目标人物；

通过预训练的神经网络识别模型对包括至少一个目标人物的待识别图像进行服饰属性识别，得到至少一个目标人物的服饰属性识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预训练的神经网络识别模型对包括至少一个目标人物的待识别图像进行服饰属性识别，得到至少一个目标人物的服饰属性识别结果，包括，

通过预训练的神经网络识别模型对待识别图像中的任一目标人物进行身型区域分割，并针对各身型区域进行服饰属性识别，得到所述待识别图像中目标人物的服饰属性识别结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预训练的神经网络识别模型对包括至少一个目标人物的待识别图像进行服饰属性识别，得到至少一个目标人物的服饰属性识别结果，包括，

对所述待识别图像进行切分处理，得到至少一个包括单一目标人物的切分图像；

通过预训练的神经网络识别模型对任一包括单一目标人物的切分图像进行服饰属性识别，得到任一切分图像中包括的人物的服饰属性识别结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人物的服饰属性识别结果，包括以下至少一项：

服饰类型；服饰颜色；服饰数量；

所述服饰包括以下至少一项：

衣服、帽子、鞋、配饰。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设的识别方式，识别确定待识别图像中包括至少一个目标人物，包括，

依据预设的提取频率从图像采集设备采集的视频中提取至少一个图像帧，所述预设的提取频率是根据统计得到的行人通过图像采集装置所控制区域的平均时长来确定的；

通过预训练的人像检测识别模型对所述至少一个图像帧进行检测识别，识别确定出至少一个包括至少一个目标人物的待识别图像。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行切分处理，得到至少一个包括单一目标人物的切分图像，包括以下至少一项，

基于区域分割方法对所述待识别图像进行切分处理，得到至少一个包括单一目标人物的切分图像；

基于边缘分割方法对所述待识别图像进行切分处理，得到至少一个包括单一目标人物的切分图像。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过预训练的神经网络识别模型对任一包括单一目标人物的切分图像进行服饰属性识别，得到任一切分图像中包括的人物的服饰属性识别结果，包括，

对任一包括单一目标人物的切分图像进行服饰特征提取，得到针对任一目标人物的服饰特征信息；

将针对任一目标人物的服饰特征信息输入至预训练的神经网络识别模型，得到任一人物的服饰属性识别结果。

8.一种基于神经网络的服饰属性识别装置，其特征在于，该装置包括识别确定模块、识别模块；

所述识别确定模块，用于通过预设的识别方式，识别确定待识别图像中包括至少一个目标人物；

所述识别模块，通过预训练的神经网络识别模型对所述识别确定模块识别确定的包括至少一个目标人物的待识别图像进行服饰属性识别，得到至少一个目标人物的服饰属性识别结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1至7任一项所述的基于神经网络的服饰属性识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述权利要求1至7中任一项所述的基于神经网络的服饰属性识别方法。