[发明专利]物体识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种物体识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图片，所述待识别图片为待识别物体对应的最小外接矩形图片；

根据预设的模板尺寸对所述待识别图片进行目标处理，得到尺寸为所述模板尺寸的目标图片；其中，所述目标处理包括背景扩充处理；

根据所述目标图片及预设的物体识别网络，确定所述待识别物体对应的识别结果；其中，所述物体识别网络为提前训练得到的用于识别物体的神经网络。

2.如权利要求1所述的物体识别方法，其特征在于，所述获取待识别图片，包括：

获取灰度图片，所述灰度图片为待识别物体对应的灰度格式的最小外接矩形图片；

对所述灰度图片进行二值化处理，得到待识别图片。

3.如权利要求2所述的物体识别方法，其特征在于，所述对所述灰度图片进行二值化处理，得到待识别图片，包括：

根据所述灰度图片的灰度直方图，确定二值化阈值；

根据所述二值化阈值对所述灰度图片进行二值化处理，得到待识别图片。

4.如权利要求1所述的物体识别方法，其特征在于，所述根据预设的模板尺寸对所述待识别图片进行目标处理，得到尺寸为所述模板尺寸的目标图片，包括：

若所述待识别图片的尺寸小于所述模板尺寸，则以所述待识别图片为中心，在所述待识别图片的周围进行背景扩充处理，得到尺寸为所述模板尺寸的目标图片。

5.如权利要求1所述的物体识别方法，其特征在于，所述根据预设的模板尺寸对所述待识别图片进行目标处理，得到尺寸为所述模板尺寸的目标图片，包括：

若所述模板尺寸为正方形尺寸，且所述待识别图片的尺寸大于所述模板尺寸，则根据所述模板尺寸的边长与所述待识别图片的长边长度的比值，确定缩放比例；

根据所述缩放比例对所述待识别图片进行缩放处理，得到缩放图片；

通过背景扩充处理，将所述缩放图片的短边扩充至与所述模板尺寸的边长一致，得到尺寸为所述模板尺寸的目标图片。

6.如权利要求1所述的物体识别方法，其特征在于，所述物体识别方法用于识别预设种类的物体，对应地，在所述获取待识别图片之前，还包括：

将所述预设种类的物体中尺寸最大的物体作为模板物体；

根据所述模板物体对应的最小外接矩形图片的尺寸，确定模板尺寸。

7.如权利要求1至6任意一项所述的物体识别方法，其特征在于，所述根据所述目标图片及预设的物体识别网络，确定所述待识别物体对应的识别结果，包括：

根据所述物体识别网络的输入层的尺寸，对所述目标图片进行缩小处理，得到待输入图片；

将所述待输入图片输入所述物体识别网络进行处理，得到所述待识别物体对应的识别结果。

8.一种物体识别装置，其特征在于，包括：

待识别图片获取单元，用于获取待识别图片，所述待识别图片为待识别物体对应的最小外接矩形图片；

目标处理单元，用于根据预设的模板尺寸对所述待识别图片进行目标处理，得到尺寸为所述模板尺寸的目标图片；其中，所述目标处理包括背景扩充处理；

识别结果确定单元，用于根据所述目标图片及预设的物体识别网络，确定所述待识别物体对应的识别结果；其中，所述物体识别网络为提前训练得到的用于识别物体的神经网络。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，当所述处理器执行所述计算机程序时，使得电子设备实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，使得电子设备实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。