[发明专利]手持物体识别方法及装置

说明书

本申请公开了人工智能领域中的一种手持物体识别方法，包括：获取待识别图像中一个或多个检测对象中每个检测对象的位置信息，并获取每个检测对象的第一标签，每个检测对象的位置信息为该检测对象在待识别图像中的位置信息，检测对象的第一标签用于指示检测对象的类型，检测对象的类型用于表征检测对象的手持关系；根据每个检测对象的第一标签从一个或多个检测对象中获取手持物体，并从一个或多个检测对象的位置信息获取手持物体的位置信息；根据手持物体的位置信息对待识别图像中手持物体进行识别，以得到手持物体的识别结果。采用本申请实施例可以在物体或手出现明显遮挡时可准确的确定出手持物体，从而识别出手持物体。

技术领域

本申请涉及物体识别领域，尤其涉及一种手持物体识别方法及装置。

背景技术

近几年，随着深度学习、认知计算等人工智能技术的发展及在诸多领域的应用，人工智能逐渐使我们的工作生活变得更加智能化。智能机器人领域在人工智能大发展的浪潮中也实现了质的飞跃，其逐渐被应用于教育、安防、医疗和服务业等各个行业，并且越来越智能化地影响工业和服务业的发展，也潜移默化地提升了大众的生活水平。

对于服务型智能机器人而言，其在操作运行过程中，离不开视觉功能的支持。智能机器人在人机交互过程中，各种各样的物体扮演着非常重要的角色，智能机器人往往需要通过检测场景中相关的物体来增强对场景的理解，进而实现辅助机器人即时定位和地图构建(simultaneous localization and mapping，SLAM)、导航、运动控制，智能教育等功能。而一个完整的学习到应用的过程需要在交互的环境下进行。随着自然语言处理与理解技术的发展，机器人可以在与人的语音交互中解析语言，从而获取物体的概念以及属性等相关信息。在智能机器人学习了不同种类的物体之后，智能机器人能够被应用于更为广泛的室内场景中，并检测出更多认识的物体，实现从手持学习到复杂多变的室内场景的应用，这需要机器人自适应手持物体图像与实际室内场景中获取的物体图像的分布不匹配的问题，对智能机器人在场景中的实际应用而言是一项具有挑战性的任务。

该任务的核心部分，手持物体的定位。在手持物体定位相关方法上，可以大致分为两类，第一类是基于RGB-D的方法，其根据深度信息对场景进行重建，再对点云中的手和物体进行分割，得到手持物体，其明显不足在于深度信息的获取是代价高昂的，且在点云上获取分割结果精度也较低；第二类是基于RGB的方法，其进行2D物体的检测，显示的得到物体和手的位置，再通过分类的方式，确定并显示手持关系；但是这些方法在物体和手出现明显遮挡时是不可用的。

发明内容

本申请实施例提供一种手持物体识别方法及装置，采用本申请实施例可精准地确定出手持物体，实现了对于RGB图像，在物体或手出现明显遮挡时也可准确实现手持物体的识别，并且识别准确度也比较高。

第一方面，本申请实施例提供一种手持物体识别方法，包括：

获取待识别图像中一个或多个检测对象中每个检测对象的位置信息，并获取每个检测对象的第一标签，每个检测对象的位置信息为该检测对象在待识别图像中的位置信息，检测对象的第一标签用于指示检测对象的类型，检测对象的类型用于表征检测对象的手持关系；根据每个检测对象的第一标签从一个或多个检测对象中获取手持物体，并从一个或多个检测对象的位置信息获取手持物体的位置信息；根据手持物体的位置信息对待识别图像中手持物体进行识别，以得到手持物体的识别结果。

在获取检测对象的位置信息后，通过用于指示检测对象的手持关系的第一标签确定出手持物体，在物体或手出现明显遮挡时可准确确定出手持物体，从而识别出手持物体。

在一个可选的实施例中，第一标签包括子类标签，子类标签用于指示检测对象的第一类型，获取每个检测对象的第一标签，包括：