[发明专利]图像识别方法及相关装置

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：

获取包含目标物体的影像信息的第一图像；

根据预先训练好的大类分类模型和所述第一图像在本端设备上对所述目标物体进行大类识别，得到所述目标物体的大类分类结果，所述大类分类结果包括所述目标物体被预测为每种大类的第一置信度；

根据预先训练的小类分类模型、所述大类分类结果和所述第一图像对所述目标物体进行小类识别，得到所述目标物体的目标小类分类结果，包括：

确定所述大类分类结果中第一置信度大于第一预设置信度的至少一个大类；

按照第一置信度由高到低的顺序，针对所述至少一个大类执行如下处理过程：

从多个云端图形处理器GPU服务器中选择大类类别与当前处理的大类匹配的GPU服务器；

向选择的所述GPU服务器发送所述当前处理的大类和所述第一图像，所述GPU服务器用于处理所述第一图像得到所述目标物体在所述当前处理的大类中的参考小类分类结果；

检测当前处理的大类对应的参考小类分类结果中是否包含第二置信度大于第二预设置信度的小类；

若检测结果为是，则将所述当前处理的大类对应的参考小类分类结果作为所述目标物体的目标小类分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取包含目标物体的影像信息的第一图像之前，所述方法还包括：

获取包含目标物体的影像信息的原始图像；

调用预先训练好的检测模型检测所述原始图像，得到所述目标物体的影像信息的位置；

根据所述位置裁剪所述原始图像，得到仅包含所述目标物体的影像信息的第一图像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述根据预先训练好的大类分类模型和所述第一图像在本端设备上对所述目标物体进行大类识别，得到所述目标物体的大类分类结果之后，所述方法还包括：

向分发服务器发送所述至少一个大类的第一置信度、所述第一图像；

接收来自所述分发服务器的目标小类分类结果；

其中，所述目标小类分类结果是所述分发服务器执行如下操作得到的：

按照第一置信度由高到低的顺序，针对所述至少一个大类执行如下处理过程：

检测当前处理的大类对应的参考小类分类结果中是否包含第二置信度大于第二预设置信度的小类，所述参考小类分类结果是执行预设小类预测机制而得到的分类结果；

若检测结果为是，则将所述当前处理的大类对应的参考小类分类结果作为目标小类分类结果发送给终端。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分发服务器还用于执行以下操作：

若检测结果为否，则判断当前处理的大类是否为所述至少一个大类中的最后一个未处理的大类；

若判断结果为是，则向终端发送小类分类无法识别的通知；

若判断结果为否，则更新当前处理的大类为下一个待处理的大类。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若检测结果为否，则判断当前处理的大类是否为所述至少一个大类中的最后一个未处理的大类；

若判断结果为是，则生成并输出小类分类无法识别的通知；

若判断结果为否，则更新当前处理的大类为下一个待处理的大类。