[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

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法及其应用，利用古典家具风格识别模型、品类识别模型对输入图片中包含的古典家具的风格、品类进行快速准确识别，然后利用各自品类的部件分割模型对其部件进行精准分割，基于部件分割结果对其品类进行进一步细化，并利用集成的古典家具文化属性识别模块对分割后的各个部件中包含的文化属性如工艺、纹饰等进行多维度、高准确率的识别，根据识别结果在相关联的古典家具知识图谱中查找信息，对其文化属性进行解读与输出。本方法能够自动、快速、准确的对古典家具中蕴含的文化属性进行识别与解读，为用户提供极大便利。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法及其系统应用。

背景技术

故宫博物院继陶瓷馆、书画馆等专馆之后，又单独开设故宫家具馆，供游客参观游览。作为一种兼具实用性与艺术性的历史载体，中国古典家具，尤以明清两代为甚，蕴含着丰富的文化属性，深受人们的喜爱。如今，家居市场上新中式家具也多从明清古典家具中汲取灵感并加以改造，颇受消费者青睐。

无论是作为游客参观古家具展，还是作为消费者选购中式家具，对其中蕴含的文化属性进行解读都是十分必要的，但要详细了解其中蕴含的艺术、民风、民俗光彩，需要较高的知识储备与鉴别能力，对游客和消费者提出了很高的要求。

阿里云视觉智能平台的家居属性识别功能能够对包括轻奢、北欧、复古怀旧等16种家居模型图进行识别，但只能对家居整体风格进行粗略识别，识别准确率低且无法进行古典家具文化属性解读；专利申请号为202111020955.X的中国发明公开了一种基于点云数据出发的家具部件分割模型训练方法，该方法虽然实现了对二维家具图像的部件级自动标注，但是是通过家具的3D点云数据映射到二维平面来对其部件进行标注从而进行训练的，针对古典家具的分割效果有待验证，同时该方法同样无法对古典家具中的文化属性进行识别与解读。

因此，如何找到一种能够帮助人们快速识别并解读古典家具中蕴含的文化属性的方法是目前亟待解决的问题。

发明内容

基于上述背景，本发明提供一种基于深度学习的古典家具文化属性识别方法及其应用，能够快速识别古典家具中蕴含的文化属性并进行解读。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供一种古典家具文化属性识别方法，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；

进一步的，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；

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；

进一步的，所述古典家具品类识别模块可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；

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；

进一步的，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；

进一步的，根据古典家具部件分割结果对桌与案、椅和凳进行进一步区分；

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；

进一步的，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；

进一步的，全部文化属性标签包含风格、材质、工艺、纹饰、造型、品类；