[发明专利]一种基于特征匹配网络的小样本仪表盘图像识别方法在审
申请号: | 202111588513.5 | 申请日: | 2021-12-23 |
公开(公告)号: | CN114462478A | 公开(公告)日: | 2022-05-10 |
发明(设计)人: | 姚楠;赵雨希;刘子全;吴曦;王真;单光瑞;秦剑华;潘建亚;朱雪琼;薛海 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/75;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82 |
代理公司: | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人: | 刘卉 |
地址: | 211103 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 特征 匹配 网络 样本 仪表盘 图像 识别 方法 | ||
本发明公开一种基于特征匹配网络的小样本仪表盘图像识别方法,具体步骤如下:步骤1:获取仪表盘图像数据集;步骤2:采用特征匹配模块提取步骤1获取的仪表盘图像数据集中的原始特征,构建预测函数g(q,s);步骤3:使用训练集对CFM网络模型进行训练;步骤4:迭代执行步骤2和步骤3,直至达到迭代次数完成训练,采用训练好的CFM网络模型进行仪表盘损坏检测。本发明通过采用特征匹配模块,能够将比较图像之间具有高度相关性的特征关联起来,并鼓励模型更多地关注这些特征,从而推广到查询图像和支持图像之间存在较大的类内变化,减小无关噪声的影响,以应对少量镜头学习挑战。
技术领域
本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种基于特征匹配网络的小样本仪表盘图像识别方法。
背景技术
与传统的图像识别需要从大量图像中学习的参数模型,该类别数据量较少,这意味着,由于缺乏足够的支持信息,分类器需要准确地评估相似度。
但是在仪表盘识别过程中,由于仪表盘颜色,型号不同,破损的仪表盘和完好的仪表盘在图像处理的角度下差异并不明显,难免会出现很多噪声,尤其是在样本量较少的情况下。
通过特征匹配模块更多地关注比较图像之间具有高相关性的特征,该特征匹配块可以将相关特征对齐在一起,并尽量忽略一些不相关的特征。通过在少镜头识别网络的不同层中应用所提出的特征匹配块,可以将比较图像中的多尺度信息合并到最终的级联匹配特征中,从而进一步提高识别性能,并通过关系学习得到更好的泛化。
发明内容
为解决现有技术中的不足,本发明提供一种基于特征匹配网络的小样本仪表盘图像识别方法,通过对每个位置的特征的相似性匹配来比较图像的特征,即来自同一类别的对象相对应的两个位置将获得高度匹配,解决了由于数据样本较少所带来的支持信息不足,差异性较小的问题。
本发明中主要采用的技术方案为:
一种基于特征匹配网络的小样本仪表盘图像识别方法,具体步骤如下:
步骤1:获取仪表盘图像数据集;
步骤2:采用特征匹配模块提取步骤1获取的仪表盘图像数据集中的原始特征,构建预测函数g(q,s);
步骤3:使用训练集对CFM网络模型进行训练;
步骤4:迭代执行步骤2和步骤3,直至达到迭代次数完成训练,采用训练好的CFM网络模型进行仪表盘损坏检测。
优选地,所述步骤2中的特征匹配模块的结构如下:
所述特征匹配模块包括两个输入,查询图像集和支持图像集,所述查询图像集和支持图像集的大小均H×W×C,所述查询图像集采用1×1×Cm的卷积核η映射得到结果η(q),所述支持图像集采用1×1×Cm的卷积核映射得到的结果为,所述支持图像集采用1×1×Cm大小的卷积核ω映射得到结果ω(s),分别将η(q)和展开为二维矩阵,并进行矩阵乘积和softmax操作,最终得到h(q,s),如公式(1)所示:
式中,η(q)和展开后,每一行都代表一个被提取到的特征,因此,查询图像集的第i个特征与支持图像集的第j个特征的相似性如公式(2)所示:
随后,将ω(s)展开为二维矩阵,再通过与h(q,s)的矩阵乘法得到最终的匹配特征如公式(3)所示:
g(q,s)=h(q,s)ω(s) (3);
那么,g(q,s)中单个位置的特征如公式(4)所示:
其中,ω(sj)表示为ω(s)的第j个特征;
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