[发明专利]场景识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种场景识别方法、装置、计算机设备和存储介质。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；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。本申请中的场景识别模型可以部署于云服务器中，云服务器提供人工智能云服务。采用本方法能够提高场景识别准确度。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，特别是涉及一种场景识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着信息技术的发展，用户越来越多地通过视频来传递信息，视频可以涉及各种各样的场景，比如美食场景、人像场景、风景场景及卡通场景等。识别视频所属的场景，在视频内容分析以及视频检索等领域具有十分重要的意义。

目前，可以通过多种方式进行对图像或视频进行场景识别，例如可以通过基于人工智能的场景识别模型对图像中的场景进行识别。

然而，由于图像的种类多种多样，传统方法中存在不能准确识别场景的情况，即场景识别的准确度低。

发明内容

基于此，有必要针对上述场景识别效率低的技术问题，提供一种能够提高场景识别准确度的场景识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种场景识别方法，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。

一种场景识别装置，所述装置包括：训练样本图像获取模块，用于获取训练样本图像；背景样本图像得到模块，用于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；场景识别结果得到模块，用于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；目标模型损失值得到模块，用于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；已训练的场景识别模型得到模块，用于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。

在一些实施例中，所述背景样本图像得到模块包括：显著性图像得到单元，用于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；背景样本图像得到单元，用于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。

在一些实施例中，所述背景样本图像得到单元，还用于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。

在一些实施例中，所述背景样本图像得到单元，还用于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。