[发明专利]一种布料识别方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开一种布料识别方法、装置及存储介质，该方法包括：通过颜色特征提取模型提取布料图像的颜色特征；通过花型纹理特征提取模型提取所述布料图像的花型纹理特征；采用所述颜色特征和花型纹理特征表示布料的特征；输入待识别布料的图像，完成对所述待识别布料颜色特征和花型纹理特征的识别。本发明在识别时同时兼顾布料的花型、纹理和颜色，将布料的颜色特征和花型纹理特征分开处理，为了兼顾布料大体花型和纹理细节，特征提取模型做两个分支，一个用于大体花型的分类，一个用于布料更细特征的识别，识别速度快，识别效果好。

技术领域

本发明涉及布料识别技术领域，尤其涉及一种布料识别方法、装置及存储介质。

背景技术

布是人类生活的必需品。布的花型纹理和颜色各式各样，且不易用语言描述这造成纺织布的生产商、销售商和找布人员在找某种布时非常困难。如果通过对布料扫描或拍照的方式对布识别去匹配布料库中的布，可以大大节省找布的时间，且可以匹配到和目标布料花型和颜色相似的布。如果布料图关联上布料的生产工艺，可以获取布料生产的全部信息，可减少布生产周期，提高公司效益。与其它物体识别相比，布料识别有其独特性，布料图像结构性特征不强，特征不易提取，布料即有大花型又有小纹理，识别时既要识别花型又要兼顾纹理和颜色。布料花型多样，纹理又有序纹理和无序纹理。现有的技术对兼顾花型纹理和颜色的识别效果还不理想。

发明内容

本发明的目的在于通过一种布料识别方法、装置及存储介质，来解决以上背景技术部分提到的问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种布料识别方法，该方法包括如下步骤：

S101、通过颜色特征提取模型提取布料图像的颜色特征；通过花型纹理特征提取模型提取所述布料图像的花型纹理特征；

S102、采用所述颜色特征和花型纹理特征表示布料的特征；

S103、输入待识别布料的图像，完成对所述待识别布料颜色特征和花型纹理特征的识别。

特别地，所述步骤S101中通过颜色特征提取模型提取布料图像的颜色特征，包括：

从布料图上裁剪出固定大小size图像，统计其颜色直方图，表示布料的颜色信息，提取布料图像的颜色特征。

特别地，所述步骤S101中通过花型纹理特征提取模型提取所述布料图像的花型纹理特征，包括：

通过花型纹理特征提取模型提取布料图像的花型和纹理信息，采用深度学习网络提取其花型纹理特征。

特别地，所述通过花型纹理特征提取模型提取布料图像的花型和纹理信息，采用深度学习网络提取其花型纹理特征，之前还包括：

一、布料图像分类：对布料标签，根据布料花型和纹理的不同将布料分为N个类别，其中，每个类别包含m个组别；

二、布料图像预处理：对每一张布料图像进行预处理，将一张布料图像扩增为若干张图像，包括：对一张布料图像进行随机裁剪，将裁剪后的图像调整到固定大小，随机添加光照和对比度，将RGB图转灰度图，生成若干张图像。

特别地，所述通过花型纹理特征提取模型提取布料图像的花型和纹理信息，采用深度学习网络提取其花型纹理特征，包括：

布料图像送入深度特征提取网络，深度特征提取网络采用特征L2正则化后做embedding，embedding后的特征分两个分支处理：一个分支接全连接层后做softmax损失，用于对布料类别的分类；第二个分支做三联子损失(Tripletloss)，用于区分布料组别。