[发明专利]一种基于人工智能的图像识别方法和相关设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像集，所述待识别图像集中包括至少两张待识别图像；

对所述待识别图像集中的待识别图像进行遍历，根据分类模型确定所述待识别图像是否属于不可用图像类型，所述不可用图像类型包括逆光类型、昏暗类型、物体遮挡类型、反光遮挡类型和倾斜类型中的任意一种或多种组合；

若否，确定所述待识别图像为可用图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待识别图像为可用图像，包括：

确定所述待识别图像是否为模糊图像；

若否，确定所述待识别图像为可用图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述待识别图像是否属于模糊图像，包括：

从所述待识别图像中截取第一目标区域，所述第一目标区域为非天空区域；

生成所述第一目标区域对应的灰度图像；

根据卷积内核，对所述灰度图像进行卷积，生成目标灰度图像；

计算所述目标灰度图像中所有像素点的灰度方差；

确定所述灰度方差是否小于预设方差阈值，若是，确定所述待识别图像属于模糊图像，若否，确定所述待识别图像不属于模糊图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待识别图像为可用图像，包括：

确定所述待识别图像对应的拍摄视角是否满足预设的视角范围；

若是，确定所述待识别图像为可用图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述待识别图像对应的拍摄视角是否满足预设的视角范围，包括：

从所述待识别图像中划分出对应所述预设的视角范围的第二目标区域；

确定目标对象在所述待识别图像中的目标位置；

确定所述目标位置是否处于所述第二目标区域中；

若是，确定所述待识别图像对应的拍摄视角满足预设的视角范围。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述待识别图像集中的待识别图像为设备众包图像数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述不可用图像类型中还包括非道路类型和非晴天类型中的一种或多种组合。

8.一种基于人工智能的图像识别装置，其特征在于，所述装置包括获取单元和确定单元：

所述获取单元，用于获取待识别图像集，所述待识别图像集中包括至少两张待识别图像；

所述确定单元，用于对所述待识别图像集中的待识别图像进行遍历，根据分类模型确定所述待识别图像是否属于不可用图像类型，所述不可用图像类型包括逆光类型、昏暗类型、物体遮挡类型、反光遮挡类型和倾斜类型中的任意一种或多种组合；

所述确定单元，还用于若否，确定所述待识别图像为可用图像。

9.一种用于基于人工智能的图像识别设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-7所述的基于人工智能的图像识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-7所述的基于人工智能的图像识别方法。