[发明专利]单页高负载图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201810513879.8 | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN108846419A | 公开（公告）日： | 2018-11-20 |
| 发明（设计）人： | 黄度新;方小伟;李双灵;张川 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 林燕云 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种单页高负载图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取用户端的本地单页应用中存储的多个用于进行图像识别的卷积神经网络模型；获取待识别图片，并将所述待识别图片作为所述本地单页应用中多个卷积神经网络模型的输入，得到与每一卷积神经网络模型一一对应的待处理结果；若所述本地的图片识别结果为识别成功，将所述本地的图片识别结果对应的关键词进行显示；若本地的图片识别结果为识别失败，将待识别图片上传至后台服务器，接收由后台服务器反馈的后台识别结果。该方法实现在用户端的本地单页应用中通过卷积神经网络模型对图片进行识别，快速的得到识别结果，无需直接将图片上传至后台服务器进行识别，提高了识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 单页 卷积神经网络 后台服务器 图片识别 图像识别 计算机设备 存储介质 图片上传 高负载 应用 图片 存储 后台 反馈 失败 申请 成功 | ||
【主权项】：
1.一种单页高负载图像识别方法，其特征在于，包括：获取用户端的本地单页应用中存储的多个用于进行图像识别的卷积神经网络模型；获取待识别图片，并将所述待识别图片作为所述本地单页应用中多个卷积神经网络模型的输入，得到与每一卷积神经网络模型一一对应的待处理结果；将所述待处理结果进行统计，得到本地的图片识别结果；若所述本地的图片识别结果为识别成功，将所述本地的图片识别结果对应的关键词进行显示。
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