[发明专利]一种图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质在审

专利信息
申请号: 202010582656.4 申请日: 2020-06-23
公开(公告)号: CN111767819A 公开(公告)日: 2020-10-13
发明(设计)人: 李孟宸;陈翀;宋德超 申请(专利权)人: 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 代理人: 杜欣;李雪
地址: 519070*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 图像 识别 方法 装置 电子设备 计算机 可读 介质
【权利要求书】:

1.一种图像识别方法,其特征在于,所述方法包括:

获取目标图像、以及所述目标图像的采集场景;

根据预设的采集场景与滑动窗口的对应关系,确定所述目标图像的采集场景对应的目标滑动窗口;

通过所述目标滑动窗口在所述目标图像中选取编码单元,并确定所述编码单元包含的像素点,根据所述像素点确定所述编码单元的二进制编码;

通过所述目标图像包含的各编码单元的二进制编码,确定目标图像特征;

根据所述目标图像特征确定目标识别对象。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预设的采集场景与滑动窗口的对应关系,确定所述目标图像的采集场景对应的目标滑动窗口之前,所述方法还包括:

获取预设采集场景下的验证图像集、录入图像集,以及不同尺寸的滑动窗口;

针对每个滑动窗口,通过该滑动窗口获取所述录入图像集的多个图像特征,并根据所述图像特征构建二叉树模型;

获取所述验证数据集的第一图像特征,并在所述二叉树模型中确定与所述第一图像特征匹配的第二图像特征,将所述第二图像特征对应的识别对象作为所述第一图像特征对应的第一识别对象;

根据所述第一识别对象与所述第一图像特征的预设识别对象的匹配结果,确定该滑动窗口的识别率;

在多个滑动窗口中,将识别率最高的滑动窗口作为与所述预设采集场景对应的滑动窗口。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述编码单元划分为多个像素块;

所述根据所述像素点确定所述编码单元的二进制编码包括:

确定每个所述像素块包含的像素点;

通过每个所述像素块包含的像素点,计算每个所述像素块的像素值;

通过每个所述像素值,计算所述编码单元的二进制编码。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过每个所述像素值,计算所述编码单元的二进制编码包括:

计算所述编码单元中各像素块的平均像素值;

计算各中心对称的像素块的像素值的差值,以及中心像素块的像素值与所述平均像素值的差值;

确定各所述差值对应的二进制编码值,并将确定出的二进制编码值构成所述编码单元的二进制编码。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述二进制编码值的计算公式为:

其中,x为各所述差值,s(x)将各所述差值变换为对应的二进制编码值。

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过每个所述像素块包含的像素点,计算每个所述像素块的像素值包括:

获取所述像素块中每个像素点的像素点值;

计算所述像素块中所有所述像素点值的平均值,并将所述平均值作为所述像素块的像素值。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述目标图像特征确定目标识别对象包括:

将所述目标图像特征输入预设的二叉树模型,其中,所述二叉树模型包含的子节点表示预设图像特征,且所述二叉树模型的每个叶子节点对应一个识别对象;

按照从根节点到叶子节点的顺序,将所述目标图像特征与所述二叉树模型中同一父节点下的两个子节点进行对比,并确定距离最近的子节点,直至确定出距离最近的叶子节点;

根据叶子节点与识别对象的对应关系,确定所述目标图像特征对应的目标识别对象。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述目标图像特征为图像数组,所述二叉树模型中同一父节点下的两个子节点分别为第一数组和第二数组;

所述按照从根节点到叶子节点的顺序,将所述目标图像特征与所述二叉树模型中同一父节点下的两个子节点进行对比,并确定距离最近的子节点包括:

分别计算所述图像数组与所述第一数组和所述第二数组的距离值;

比较两个所述距离值,并确定最小距离值;

将所述最小距离值对应的数组作为距离最近的子节点。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司,未经珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010582656.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top