[发明专利]房源图片分类方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及图像处理，公开一种房源图片分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：在接收到图片分类请求时，获取请求中包含的图片序列；提取图片序列中包含的图片编码，根据图片编码在数据库中查找对应的待分类房源图片；统计待分类房源图片的图片数量并检测所述图片数量是否超过预设阈值；在检测到所述图片数量不超过所述预设阈值时，将所述待分类房源图片输入预设图片分类模型进行图片分类，并获取图片分类结果，由于是先通过图片分类请求图片序列中包含的图片编码来获取待分类图片，然后利用预先训练好的图片分类模型来对获取到的待分类的房源图片进行自动分类，相比于现有的人工对图片进行分类的方式，省时省力且效率较高。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种房源图片分类方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，各类应用程序(Application，App)已经广泛应用于大众的日常生活中。以房地产领域为例，用户在需要租房或买房时并不需要一开始就亲身实地去房源所在地考察，而是可以先通过房产服务类的App来查询想要租赁或购买的房源，然后按需浏览挑选再决定是否去实地查看房源，这种线上看房的方式相比于传统的现场考察的方式省时省力，用户体验较高。

为能够更准确地展示各类待出租或待出售的房源对应的房源图片以便用户浏览，房产服务类的App的服务商需要对每处房产的房源图片(例如卧室、阳台、客厅等)进行分类展示，以便用户能够直观的查询图片，目前房源图片的分类大多是采用人工线下分类的方式，不仅费时费力，而且容易产生差错。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种房源图片分类方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有的人工图片分类方式费事费力，效率较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种房源图片分类方法，所述方法包括以下步骤：

在接收到图片分类请求时，获取所述图片分类请求中包含的图片序列；

提取所述图片序列中包含的图片编码，根据所述图片编码在数据库中查找对应的待分类房源图片；

统计所述待分类房源图片的图片数量，并检测所述图片数量是否超过预设阈值；

在检测到所述图片数量不超过所述预设阈值时，将所述待分类房源图片输入预设图片分类模型进行图片分类，并获取图片分类结果。

优选地，所述统计所述待分类房源图片的图片数量，并检测所述图片数量是否超过预设阈值的步骤之后，所述方法还包括：

在检测到所述图片数量超过所述预设阈值时，将所述待分类房源图片划分为若干个图片集；

采用多线程技术将所述图片集分别输入至预设图片分类模型进行图片分类，获取所述图片集中每张待分类房源图片的分类结果；

将获取的待分类房源图片的分类结果与待分类房源图片对应的图片编码关联后进行保存。

优选地，所述在接收到图片分类请求时，获取所述图片分类请求中包含的图片序列的步骤之前，所述方法还包括：

按预设图片类型从图片库中选取对应的房源图片，并根据选取的房源图片构建模型验证图片集和预设数量的模型训练图片集；

将各模型训练图片集中的训练图片输入至初始图片分类模型进行模型训练，获取各模型训练图片集对应的待验证图片分类模型；

根据所述模型验证图片集中包含的验证图片分别对所述待验证图片分类模型进行验证，并根据验证结果从所述待验证图片分类模型中筛选出预设图片分类模型。

优选地，所述验证结果包括所述待验证图片分类模型对所述验证图片分类后的准确率和召回率；