[发明专利]电子设备的视觉智能管理

说明书

一个实施例提供了一种方法，该方法包括通过在所述输入上执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一个或多个对象进行分类。每个模型对应于对象类别。每个模型被训练以生成与输入中的相应对象类别相关的视觉分类符结果，该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。该方法还包括基于与第一集合模型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。基于聚合的第一集合的视觉分类符结果可选择至少一个其它模型用于在输入上运行，以用于对对象的额外分类。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。

技术领域

一个或多个实施例一般涉及视觉智能(vision intelligence，VI)，特别是电子设备的VI管理。

背景技术

大量识别模型(例如深度学习模型)可用于电子设备，以用于对视觉数据的视觉分析(例如，对照片和/或视频执行对象识别)。然而，由于电子设备上有限的计算资源，对于电子设备可用的所有模型在运行时间期间同时是活跃的，可能是不可行的。

发明内容

附图说明

图1示出在一个或多个实施例中用于实施视觉智能(VI)系统的示例计算架构；

图2示出在一个或多个实施例中托管表示层(presentation layer)的示例应用；

图3示出在一个或多个实施例中的示例模块族；

图4详细示出了在一个或多个实施例中的示例模块；

图5示出在一个或多个实施例中相机应用的示例应用屏幕；

图6示出在一个或多个实施例中相机应用的另一示例应用屏幕；

图7示出在一个或多个实施例中相机应用的另一示例应用屏幕；

图8示出在一个或多个实施例中相机应用的另一示例应用屏幕；

图9示出在一个或多个实施例中相机应用的另一示例应用屏幕；

图10示出在一个或多个实施例中的示例运行管理器；

图11是在一个或多个实施例中用于自动选择模型来激活的示例过程的流程图；

图12示出在一个或多个实施例中包括类别本体(ontology)链接的示例模型图；

图13A是示出在一个或多个实施例中，由运行管理器初始激活的一个或多个模型的模型图；

图13B是示出在一个或多个实施例中，响应于接收到视觉数据，由运行管理器激活的一个或多个额外模型的更新模型图；

图13C是示出在一个或多个实施例中，响应于视觉分类符结果，由运行管理器激活的一个或多个额外模型的更新模型图；

图14示出在一个或多个实施例中包括类别相似性链接的示例模型图；

图15示出在一个或多个实施例中的示例基于特征向量的域选择方法；

图16示出在一个或多个实施例中的示例基于时间的域选择方法；

图17示出在一个或多个实施例中由并行模型运行驱动的示例应用屏幕；

图18A示出在一个或多个实施例中包括一个结果卡的应用屏幕；

图18B示出在一个或多个实施例中包括多个结果卡的应用屏幕；

图18C示出在一个或多个实施例中包括扩展的结果卡的应用屏幕；

图19A示出在一个或多个实施例中，显示与相机视图中存在的第一对象配对的第一结果卡的应用屏幕；