[发明专利]一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S1：输入古典家具图片预处理；

步骤S2：利用古典家具风格识别模块对输入图片中包含的古典家具风格进行识别并获得相应的风格标签；

步骤S3：利用古典家具品类识别模块对输入图片中包含的古典家具品类进行识别并获得相应的品类标签；

步骤S4：根据上述获得的古典家具品类标签，选择相应品类的部件分割模型，获得古典家具部件分割结果；

步骤S5：根据古典家具部件分割结果，利用集成的古典家具文化属性识别模块对古典家具中包含的文化属性进行识别，综合上述步骤得到输入图片中包含的古典家具的全部文化属性标签；

步骤S6：根据上述步骤获得的全部文化属性标签，在古典家具文化知识图谱中查询相关信息，并与输入图片中包含的古典家具进行关联，对其中蕴含的文化属性进行解读；

步骤S7：古典家具文化属性识别与解读的结果输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法，其特征在于，所述古典家具风格识别模块可将输入图片中包含的古典家具分为明风格古典家具与清风格古典家具。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法，其特征在于，所述古典家具品类识别模块将输入图片中包含的古典家具分为桌案、椅凳、床、箱、柜五类古典家具品类；对应的古典家具部件分割模型包括桌案、椅凳、床、箱、柜五类部件分割模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法，其特征在于，根据古典家具部件分割结果对桌与案、椅和凳进行区分。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法，其特征在于，集成的古典家具文化属性识别模块包含材质识别器、纹饰识别器、工艺识别器与造型识别器。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法，其特征在于，全部文化属性标签包含风格、材质、工艺、纹饰、造型、品类。

7.一种实现如权利要求1-6任一所述方法的基于深度学习的古典家具文化属性识别系统，其特征在于，包括：

数据输入模块：用于将古典家具图片进行预处理并输入所述的古典家具文化属性识别模块；

古典家具文化属性识别模块：用于根据所述的古典家具文化属性识别方法对古典家具中蕴含的文化属性进行识别，并得到其文化属性标签；

古典家具文化属性解读模块：根据得到的文化属性标签在相关联的古典家具知识图谱查询相关信息，对其文化属性进行解读；

古典家具文化属性输出模块：对输入图片中包含的古典家具文化属性的识别与解读结果以文字、图片、语音、视频形式输出。