[发明专利]场景识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种场景识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练样本图像；

对训练样本图像进行背景识别，得到所述训练样本图像对应的背景样本图像；

将所述背景样本图像输入到场景识别模型中，得到第一场景识别结果，将所述训练样本图像输入到所述场景识别模型中，得到第二场景识别结果；

基于所述第一场景识别结果与所述第二场景识别结果之间的识别结果差异得到目标模型损失值；所述目标模型损失值与所述识别结果差异成正相关关系；

基于所述目标模型损失值调整所述场景识别模型的模型参数，得到已训练的场景识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对训练样本图像进行背景识别，得到所述训练样本图像对应的背景样本图像包括：

对所述训练样本图像进行显著性识别，得到所述训练样本图像对应的显著性图像；

根据所述显著性图像得到背景掩膜，利用所述背景掩膜对所述训练样本图像进行处理，得到所述训练样本图像对应的背景样本图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述显著性图像得到背景掩膜包括：

获取所述显著性图像对应的灰度统计值，根据所述灰度统计值得到灰度阈值；

根据所述灰度阈值对所述显著性图像进行二值化处理，得到背景掩膜。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度阈值对所述显著性图像进行二值化处理，得到背景掩膜包括：

将所述显著性图像中像素点的灰度值与所述灰度阈值进行对比；

当所述像素点的灰度值大于所述灰度阈值时，确定所述像素点在背景掩膜中的取值为像素屏蔽值，当所述像素点的灰度值小于所述灰度阈值时，确定所述像素点在背景掩膜中的取值为像素保留值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度统计值得到灰度阈值包括：

获取显著性保留阈值；

在所述灰度统计值和所述显著性保留阈值之间选取多个灰度阈值；

所述根据所述灰度阈值对所述显著性图像进行二值化处理，得到背景掩膜包括：

利用多个所述灰度阈值分别对显著性图像进行二值化处理，得到各个所述灰度阈值分别对应的背景掩膜；

所述利用所述背景掩膜对所述训练样本图像进行处理，得到所述训练样本图像对应的背景样本图像包括：

利用各个所述背景掩膜对所述训练样本图像进行处理，将处理得到的图像加入到所述训练样本图像对应的候选背景图像集合中；

从所述候选背景图像集合中选取至少一张图像，作为所述训练样本图像对应的背景样本图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一场景识别结果包括第一场景识别概率，所述第二场景识别结果包括第二场景识别概率，所述基于所述第一场景识别结果与所述第二场景识别结果之间的识别结果差异得到目标模型损失值包括：

计算所述第一场景识别概率与所述第二场景识别概率的概率差异值；

根据所述概率差异值计算得到所述目标模型损失值，所述概率差异值与所述目标模型损失值成正相关关系。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述概率差异值计算得到所述目标模型损失值，所述概率差异值与所述目标模型损失值成正相关关系包括：

根据所述概率差异值计算得到第一模型损失值，所述第一模型损失值与所述概率差异值成正相关关系；

根据预测识别结果得到第二模型损失值，所述预测识别结果包括第一场景识别结果或者第二场景识别结果的至少一个，所述第二模型损失值与标准结果差异成正相关关系，所述标准结果差异为所述预测识别结果与所述训练样本图像对应的标准识别结果间的差异；

根据所述第一模型损失值以及所述第二模型损失值得到所述目标模型损失值。