[发明专利]一种行业分类模型的训练方法及装置

说明书

本说明书提出一种行业分类模型的训练方法及装置，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。

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种行业分类模型的训练方法及装置。

背景技术

线下实体商户为了便于管理、或为自己的顾客提供更好地服务，通常会购置一些智能设备放置在门店内，例如刷脸支付设备、刷脸打卡设备、智能监控设备等。

同时如果商户想要使用这些设备自带的某些功能、或享受设备厂家提供的某些额外服务，则需要提供一定的身份信息给设备厂家。对于商户来说，需要提供的身份信息之一就是该商户所属的行业信息。例如，如果商户在购买了刷脸支付设备后，如果想要使用刷脸支付功能，则需要向设备厂家提供其所属的行业信息。

目前设备厂家确定商户行业信息的一种方式是直接获取商户手动填写的行业信息，但这种方式并不能保证信息的准确性；另一种方式是采用人工现场确定的方式，但这种方式则会消耗大量的人力与物力成本。

因此，对于设备提供商来说，在确定商户所属的行业信息时，如何能够降低成本且能保证信息的准确性是目前需要解决的问题。

发明内容

针对上述技术问题，本说明书提供一种行业分类模型的训练方法及装置，技术方案如下：

根据本说明书的第一方面，提供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。

根据本说明书的第二方面，提供一种行业分类模型的训练装置，包括：

图像数据集获取模块，用于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；

物品检测模块，用于针对任一条数据，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；

训练样本集构建模块，用于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；

行业分类模型训练模块，用于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。