[发明专利]一种确定分类标签的方法及装置

权利要求书

1.一种确定分类标签的方法，其特征在于，包括：

获取用于训练预设模型的样本图片；所述预设模型用于识别原始图片；

对所有样本图片进行分类；其中，分类类型包括基于局部结构特征的第一目标图片分类标签；所述第一目标图片分类标签是基于局部带有形状变化和/或色调变化的第一目标图片来确定的；所述第一目标图片是拍摄物外表面不包含异常特征的原始图片；所述异常特征包括凸起特征和/或指定颜色特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部带有形状变化的第一目标图片包括：

边缘缺陷图片、鱼尾结构图片、裂隙结构图片、交错结构图片；其中，所述边缘缺陷图片的边缘部分有残缺的洞状或半放射状结构；所述鱼尾结构图片的边缘部分有褶皱结构；所述裂隙结构图片包含有两条以内贯穿全图的纹理；所述交错结构图片包含相互交汇在一起的多条曲线。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述局部带有色调变化的第一目标图片包括：

满月状结构图片、阴影结构图片、其中，所述满月状结构图片为局部带有色调变化的均质整图；所述均质整图中的拍摄物外表面平坦光滑、没有纹理、颜色均一；所述阴影结构图片为明暗渐变、且明亮区域与阴暗区域的面积各占一半。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述局部带有形状变化和色调变化的第一目标图片包括：

线状结构图片、切割结构图片、线形结构图片和不相交结构图片，其中，所述线状结构图片包含有两条以内的、没有贯穿全图的棱状结构、且还包含有部分阴暗区域；所述切割结构图片包含有至少一条贯穿全图的棱状结构、且还包含有部分阴暗区域；所述线形结构图片包含有两条以内贯穿全图的粗壮棱状结构、且还包含有部分阴暗区域；所述不相交结构图片包含多组不相交的粗壮棱状结构、且还包含有部分阴暗区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述切割结构图片用于对照所述阴影结构图片，以识别与切割结构相对应的异常特征。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述线形结构图片用于识别点状异常结构特征；所述点状异常结构特征为异常结构所在的区域面积小于预设面积的结构特征。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述不相交结构图片用于识别出血的异常结构特征。

8.一种确定分类标签的装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取用于训练预设模型的样本图片；所述预设模型用于识别原始图片；

分类单元，用于对所有样本图片进行分类；其中，分类类型包括基于局部结构特征的第一目标图片分类标签；所述第一目标图片分类标签是基于局部带有形状变化和/或色调变化的第一目标图片来确定的；所述第一目标图片是拍摄物外表面不包含异常特征的原始图片；所述异常特征包括凸起特征和/或指定颜色特征。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，

所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。