[发明专利]一种行业分类模型的训练方法及装置

权利要求书

1.一种行业分类模型的训练方法，包括：

获取门店图像数据集，所述门店图像数据集中的一条数据包括门店图像、以及该门店图像对应的行业类型；

针对任一条数据，将该条数据中包含的门店图像输入到预先训练的物品检测模型中；所述物品检测模型用于检测图像中是否包含预设的N种物品；

利用所述门店图像数据集中数据对应的物品检测模型输出结果、以及包含的行业类型，构建训练样本集；其中，训练样本以所述预设N种物品的数量作为N个特征值，以行业类型为标签值；

利用所述训练样本集对行业分类模型进行有监督训练，获得用于根据门店图像预测门店行业类型的行业分类模型。

2.根据权利要求1所述的方法，所述预设N种物品的确定方法为：

确定待预测行业类型；

针对任一种行业类型，确定用于预测该行业类型的物品种类集合；

对全部待预测行业类型对应的物品种类集合取并集，以该并集中包含的全部物品种类作为预设N种物品。

3.根据权利要求1所述的方法，所述利用所述门店图像数据集中数据对应的物品检测模型输出结果、以及包含的行业类型，构建训练样本集，包括：

针对所述门店图像数据集中任一条数据，统计所述物品检测模型输出结果中每种物品的数量，以确定该条数据中的门店图像中包含的预设N种物品的数量；

以确定出的N种物品的数量作为N个特征值，以该条数据中的行业类型为标签值，构建一条训练样本；

汇总所述门店图像数据集中全部数据对应的训练样本，以生成训练样本集。

4.一种基于权利要求1-3任一项所述的行业分类模型的行业分类方法，包括：

获取目标门店的图像；

针对获取到的任一图像，执行以下步骤：

将该图像输入到所述物品检测模型中，根据所述物品检测模型的输出结果确定所述图像中包含的预设N种物品的数量；

将确定的结果输入到所述行业分类模型中，得到该行业分类模型的输出结果；

根据至少一张目标门店图像的行业分类模型的输出结果确定所述目标门店的行业类型。

5.根据权利要求4所述的方法，所述根据所述该物品检测模型的输出结果确定所述图像中包含的预设N种物品的数量，包括：

统计所述物品检测模型的输出结果中每种物品的数量，以确定所述图像中包含的预设N种物品的数量。

6.根据权利要求4所述的方法，所述获取目标门店的图像，包括：

在确定获得所述目标门店的拍摄权限的情况下，向位于所述目标门店的智能设备发送拍摄指令，控制该智能设备拍摄所述目标门店的图像。

7.根据权利要求6所述的方法，控制该智能设备拍摄所述目标门店的图像，包括：

控制该智能设备在预设时间段内拍摄所述目标门店内的至少一张图像，和/或，控制该智能设备按照预设的拍摄角度拍摄该目标门店内的至少一张图像。

8.根据权利要求4所述的方法，所述获取目标门店的图像，包括：

接收位于所述目标门店的智能设备预先拍摄的图像。

9.根据权利要求4所述的方法，还包括：

在确定所述目标门店的行业类型后，利用确定出的结果对该目标门店的类型进行更新。