[发明专利]电子设备的视觉智能管理

权利要求书

1.一种通过使用视觉智能来识别对象的方法，包括：

通过在输入上运行与域相关联的第一集合模型来对在包括视觉数据的输入中存在的对象进行分类，其中所述第一集合模型中的每个模型对应于对象类别，并且每个模型被训练以生成与所述输入中的相应对象类别相关的视觉分类符结果，所述视觉分类符结果具有指示视觉分类符结果的准确性的相关联的置信度值；以及

基于与所述第一集合模型中的每个模型的每个视觉分类符结果相关联的置信度值来聚合第一集合的视觉分类符结果，以从第一集合模型当中选择第一模型，其中，通过基于第一模型的视觉分类符结果和被链接到所选择的第一模型的类别相似性链接来激活第二集合模型用于在所述输入上运行，所述对象被进一步分类，并且一个或多个视觉分类符结果被返回到在电子设备上运行的应用以供显示，

其中，基于指示由第二集合模型中的每一个模型识别的对象与由第一模型识别的对象之间的相似性的相似性度量，所述类别相似性链接被执行，

其中，当运行第一集合模型时，第一集合模型同时处于运行状态，而且，当运行第二集合模型时，第二集合模型同时处于运行状态。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

基于与所述第二集合模型相对应的一个或多个服务质量QoS偏好和模型元数据信息来确定同时运行所述第二集合模型；以及

同时运行所述第二集合模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个QoS偏好包括以下中的至少一个：可在所述电子设备上同时运行用于所述第二集合模型的运行的引擎数量的预定阈值、用于所述第二集合模型的运行的一个或多个资源要求、或者指示当前被加载到一个或多个引擎中的一个或多个模型的信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，与所述第二集合模型相对应的所述模型元数据信息包括以下中的至少一个：所述第二集合模型的一个或多个模型优先级，或者所述第二集合模型的一个或多个模型驻处。

5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

基于所述输入和域选择方法来选择域，

其中所选择的域与可选择用于所述输入上的运行的至少一个模型相关联。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述域选择方法是基于分层的域选择方法，并且选择域包括：

基于多个模型之间的一个或多个分层关系来选择域，其中所述多个模型基于与所述多个模型相对应的多个对象类别之间的分层关系被分层地组织到分层结构中，所述多个模型包括第一集合模型。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述域选择方法是基于特征向量的域选择方法，并且选择域包括：

维护第一集合域的第一集合的特征表示，

其中第一集合表示中的每个特征表示对应于所述第一集合域中的域；以及

对于被包括在所述输入中的每一帧：

从所述帧中提取所述帧的特征表示；以及

通过比较所述帧的特征表示与所述第一集合的特征表示中的每个特征表示来从所述第一集合域中选择域，所选择的域具有最接近于所述帧的特征表示的相应特征表示。

8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述域选择方法是基于时间的域选择方法，并且选择域包括：

维护第一集合域的第一集合的特征表示，

其中第一集合表示中的每个特征表示对应于所述第一集合域中的域；

将所述输入分割成多个时间窗口，其中每个时间窗口包括被包括在所述输入中的帧序列；以及

对于每个时间窗口：

从所述时间窗口中提取所述时间窗口的特征表示；以及

通过比较所述时间窗口的特征表示与所述第一集合的特征表示中的每个特征表示来从所述第一集合域中选择域，所选择的域具有最接近于所述时间窗口的特征表示的相应特征表示。