[发明专利]一种基于人工智能的图像识别方法、装置

权利要求书

1.一种基于人工智能的图像识别方法，其特征在于，包括：

对待识别图像进行目标检测处理，以从所述待识别图像中获取目标对象图像；

基于所述目标对象图像进行特征提取处理，得到对应的图像特征；

基于所述图像特征进行关键点识别处理，得到所述目标对象的关键点以及对应的位置；

基于所述目标对象的关键点以及对应的位置，确定所述目标对象在所述待识别图像中的完整程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对待识别图像进行目标检测处理，以从所述待识别图像中获取目标对象图像，包括：

对待识别图像进行目标检测处理，得到包括目标对象的检测框；

基于所述检测框的位置，从所述待识别图像中裁剪出目标对象图像；

所述基于所述目标对象图像进行特征提取处理，得到对应的图像特征，包括：

对所述目标对象图像的周围区域进行填充处理，对经过所述填充处理的目标对象图像进行特征提取处理，得到对应的图像特征，或者，

直接对裁剪出的所述目标对象图像进行特征提取处理，得到对应的图像特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对待识别图像进行目标检测处理，得到包括目标对象的检测框，包括：

提取所述待识别图像的特征，以得到相应的特征图；

在所述待识别图像中确定多个候选框；

将所述候选框映射到所述特征图中，得到对应的多个候选特征图；

对所述多个候选特征图进行最大池化处理，得到尺寸相同的多个候选区域图；

对所述多个候选区域图进行分类处理和候选框位置回归处理，得到包括所述目标对象的检测框。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

当所述图像特征是从经过填充处理的所述目标对象图像提取得到时，所述基于所述图像特征进行关键点识别处理，得到所述目标对象的关键点以及对应的位置，包括：

调用第一关键点检测模型执行以下处理：

将所述图像特征映射为多个通道的概率图，其中，每个通道的概率图对应预设关键点集合中的一个关键点的概率分布，所述概率分布用于表征所述目标对象图像中每个像素点属于所述概率图对应的关键点的概率；

针对每个概率图执行以下处理：将所述概率图中最大概率的像素点识别为所述概率图对应的关键点，并将所述最大概率的像素点的位置识别为所述概率图对应的关键点的位置；

将从每个概率图中识别出的关键点和对应的位置，组合形成所述目标对象的关键点识别结果；

其中，所述关键点识别结果包括多个关键点和对应的位置，且所述多个关键点与所述预设关键点集合中的全部关键点一一对应。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述图像特征是直接从所述目标对象图像提取得到时，所述基于所述图像特征进行关键点识别处理，得到所述目标对象的关键点以及对应的位置，包括：

调用第二关键点检测模型执行以下处理：

将所述图像特征映射为一个概率图，其中，所述概率图包括所述目标对象图像中每个像素点对应预设关键点集合中各个关键点的概率；

针对所述目标对象图像中每个像素点执行以下处理：

确定所述像素点对应所述预设关键点集合中各个关键点的概率中的最大概率；

当所述最大概率超出概率阈值时，将所述像素点识别为所述最大概率对应的关键点，将所述像素点的位置识别为所述最大概率对应的关键点的位置；

将从所述概率图中识别出的关键点和对应的位置，组合形成所述目标对象的关键点识别结果；

其中，所述关键点识别结果包括与所述预设关键点集合中的至少一个关键点和对应的位置。