[发明专利]图像识别方法、装置、计算机系统及可读存储介质

说明书

本公开提供了一种图像识别方法，包括：获取待识别图像和待识别图像的点云信息；利用待识别图像的点云信息生成图像掩模；利用图像掩模和待识别图像，获取待识别图像的目标区域中的待识别对象的特征信息；以及将待识别对象的特征信息与模板特征信息进行匹配，得到识别结果，其中，模板特征信息为预先获取的目标对象的特征信息。本公开还提供了图像识别装置、计算机系统、可读存储介质以及计算机程序产品。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种图像识别方法、装置、计算机系统、可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

自动化技术是指在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。自动化技术极大地提高了劳动生产率，是工业、农业、国防和科学技术现代化的重要条件和显著标志。而自动识别技术是自动化技术中的一门关键技术，可自动识别目标对象并获取相关数据，无须人工干预。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：采用自动识别技术进行目标对象识别时，容易受背景环境的影响，识别精度低。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种图像识别方法、装置、计算机系统、可读存储介质及计算机程序产品。

本公开的一个方面提供了一种图像识别方法，包括：

获取待识别图像和待识别图像的点云信息；

利用待识别图像的点云信息生成图像掩模；

利用图像掩模和待识别图像，获取待识别图像的目标区域中的待识别对象的特征信息；以及

将待识别对象的特征信息与模板特征信息进行匹配，得到识别结果，其中，模板特征信息为预先获取的目标对象的特征信息。

根据本公开的实施例，其中，将待识别对象的特征信息与模板特征信息进行匹配，得到识别结果包括：

确定待识别对象与目标对象的匹配值；以及

在匹配值大于或等于预设匹配阈值的情况下，确定待识别对象为目标对象。

根据本公开的实施例，其中，待识别图像的目标区域中包括多个待识别对象；

将待识别对象的特征信息与模板特征信息进行匹配，得到识别结果包括：

确定多个待识别对象中的每个待识别对象与目标对象的匹配值；

将匹配值大于或等于预设匹配阈值的待识别对象确定为候选对象；以及

利用非极大值抑制方法对多个候选对象进行筛选，从多个候选对象中确定与目标对象最匹配的对象。

根据本公开的实施例，其中，模板特征信息通过如下操作生成：

获取目标对象的特征信息，其中，特征信息包括边界特征信息和边界区域内的纹理特征信息；

按照预设比例裁剪目标对象，获取边界区域内目标对象的纹理特征信息；

基于纹理特征信息，确定纹理特征信息中的特征点数目；以及

在特征点数目大于或等于预设特征阈值的情况下，将目标对象的边界特征信息和纹理特征信息确定为模板特征信息。

根据本公开的实施例，其中，在获取待识别图像的点云信息之前，上述图像识别方法还包括：

接收用于识别待识别图像的任务，其中，任务中包括目标对象的预识别数量。

根据本公开的实施例，上述图像识别方法还包括：

基于识别结果，确定待识别图像中包括的目标对象的识别数量；