[发明专利]图像识别方法、设备、存储介质及装置

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，所述图像识别方法包括以下步骤：

获取待识别图像；

通过预设分类网络确定所述待识别图像的目标特征以及第一图像类别概率；

根据所述目标特征通过预设区域定位网络对所述待识别图像进行预处理，获得目标图像；

通过所述预设分类网络确定所述目标图像的第二图像类别概率，并根据所述第一图像类别概率以及所述第二图像类别概率确定目标类别概率；

根据所述目标类别概率确定所述待识别图像的图像类别。

2.如权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述通过预设分类网络确定所述待识别图像的目标特征以及第一图像类别概率的步骤，具体包括：

通过预设分类网络对所述待识别图像进行特征提取，获得目标特征；

根据所述目标特征通过预设概率分布模型确定所述待识别图像的第一图像类别概率。

3.如权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述通过预设分类网络确定所述待识别图像的目标特征以及第一图像类别概率的步骤之后，所述图像识别方法还包括：

根据所述目标特征通过预设多尺度特征融合模型对所述待识别图像进行特征拼接，获得待处理图像；

相应地，所述根据所述目标特征通过预设区域定位网络对所述待识别图像进行预处理，获得目标图像的步骤，具体包括：

根据所述目标特征通过预设区域定位网络对所述待处理图像进行预处理，获得目标图像。

4.如权利要求3所述的图像识别方法，其特征在于，所述根据所述目标特征通过预设区域定位网络对所述待处理图像进行预处理，获得目标图像的步骤，具体包括：

通过预设区域定位网络确定目标截取区域，并根据所述目标截取区域对所述待处理图像进行图像截取，获取待调整图像；

将所述待调整图像对应的图像大小调整至预设大小，获得目标图像。

5.如权利要求4所述的图像识别方法，其特征在于，所述通过预设区域定位网络确定目标截取区域，并根据所述目标截取区域对所述待处理图像进行图像截取，获取待调整图像的步骤，具体包括：

通过预设区域定位网络确定截取中心点以及截取边长，并根据所述截取中心点以及所述截取边长确定目标截取区域；

根据所述目标截取区域对所述待处理图像进行图像截取，获取待调整图像。

6.如权利要求4所述的图像识别方法，其特征在于，所述通过预设区域定位网络确定目标截取区域，并根据所述目标截取区域对所述待处理图像进行图像截取，获取待调整图像的步骤之后，所述图像识别方法还包括：

根据所述第一图像类别概率通过预设损失函数模型确定所述待识别图像的初始损失函数值；

通过所述预设分类网络确定所述目标图像的第二图像类别概率，并根据所述第二图像类别概率通过所述预设损失函数模型确定所述待调整图像的目标损失函数值；

判断所述目标损失函数值是否小于所述初始损失函数值；

若是，则执行所述将所述待调整图像对应的图像大小调整至预设大小，获得目标图像的步骤。

7.如权利要求1至6中任一项所述的图像识别方法，其特征在于，所述通过所述预设分类网络确定所述目标图像的第二图像类别概率，并根据所述第一图像类别概率以及所述第二图像类别概率确定目标类别概率的步骤，具体包括：

通过所述预设分类网络确定所述目标图像的第二图像类别概率；

根据所述第一图像类别概率以及所述第二图像类别概率通过预设权重算法确定目标类别概率。

8.一种图像识别设备，其特征在于，所述图像识别设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像识别程序，所述图像识别程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的图像识别方法的步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有图像识别程序，所述图像识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的图像识别方法的步骤。

10.一种图像识别装置，其特征在于，所述图像识别装置包括：获取模块、目标特征提取模块、预处理模块、目标类别概率确定模块和识别模块；

所述获取模块，用于获取待识别图像；

所述目标特征提取模块，用于通过预设分类网络确定所述待识别图像的目标特征以及第一图像类别概率；

所述预处理模块，用于根据所述目标特征通过预设区域定位网络对所述待识别图像进行预处理，获得目标图像；

所述目标类别概率确定模块，通过所述预设分类网络确定所述目标图像的第二图像类别概率，并根据所述第一图像类别概率以及所述第二图像类别概率确定目标类别概率；

所述识别模块，用于根据所述目标类别概率确定所述待识别图像的图像类别。