[发明专利]一种图像分类系统、违章工具识别方法及装置

权利要求书

1.一种图像分类系统，其特征在于，包括：层次特征提取模块、层次生成模型、层次分类模块，所述层次生成模型中包括至少一层生成模块，

所述层次特征提取模块用于根据目标图像提取图像特征，并向所述生成模块传输所述图像特征；

若所述生成模块不是所述层次生成模型中的第一层生成模块，所述生成模块用于根据所述图像特征确定当前层生成特征，将上一层生成模块输出的上层人工特征作为基础值，将当前层生成特征作为偏移量，形成当前层人工特征，向所述层次分类模型传输所述当前层人工特征；

所述层次分类模块用于根据所述当前层人工特征输出图像分类结果。

2.根据权利要求1所述的图像分类系统，其特征在于，所述层次分类模块中包括至少一层分类器，所述分类器与所述生成模块一一对应，

所述生成模块向所述层次分类模块中与所述生成模块对应的分类器传输所述当前层人工特征；

若所述分类器不是所述层次分类模块中的第一层分类器，所述分类器用于根据所述当前层人工特征得到当前层分类结果，根据所述当前层分类结果和上一层分类器得到的上层分类结果得到所述图像分类结果。

3.根据权利要求2所述的图像分类系统，其特征在于，

所述分类器包括多个节点集合，每个节点集合中包括至少一个节点，各节点分别表征不同的图像分类选项；

分类器的节点集合与上一层分类器的节点一一对应，节点集合中的节点为与所述节点集合相对应的上一层分类器的节点的子节点。

4.根据权利要求2所述的图像分类系统，其特征在于，所述层次特征提取模块中包括基础特征提取网络和至少一层分支网络，所述分支网络与所述生成模块一一对应，

所述基础特征提取网络用于根据所述目标图像提取基础特征集，并向所述分支网络传输所述基础特征集；

若所述分支网络不是所述层次特征提取模块中的第一层分支网络，所述分支网络用于获取上一层分类器得到的上层分类结果，根据所述上层分类结果计算所述基础特征集中各特征的权重，根据所述基础特征集和所述各特征的权重计算当前层特征，将所述当前层特征作为所述图像特征，向与所述分支网络对应的生成模块传输所述图像特征。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的图像分类系统，其特征在于，

所述层次生成模型中生成模块的层级数量通过与所述目标图像对应的数据集分类学结构的层级数量确定。

6.根据权利要求4所述的图像分类系统，其特征在于，所述分支网络包括：

上层分类结果转换子模块，用于将所述上层分类结果扩展为视觉特征维度参数；

抽象转换子模块，用于将所述基础特征集中的特征转换到抽象空间，得到抽象特征；

权重计算子模块，将所述视觉特征维度参数和所述抽象特征输入到注意力网络中，得到所述基础特征集中各特征的权重；

视觉特征计算子模块，用于对所述各特征的权重和所述抽象特征执行点积操作，得到局部特征；

全局特征计算模块，用于根据所述基础特征计算全局特征；

当前层特征计算模块，用于将所述局部特征和所述全局特征进行叠加得到所述当前层特征。

7.根据权利要求1所述的图像分类系统，其特征在于，所述生成模块通过如下公式生成所述当前层人工特征：

f′_gl＝(1-α)×f_gl+α×f′_g(l-1)，

其中，f′_g(l-1)表示上层人工特征，f_gl表示当前层生成特征，α为超参数。

8.一种违章工具识别方法，其特征在于，包括：

获取待分类图像；

将所述待分类图像输入如权利要求1-7中任一项所述的图像分类系统，得到所述待分类图像中工具的类别；

若所述待分类图像中工具的类别属于预设违章工具类别，判定所述工具为违章工具。