图像中的对象类型识别方法、装置和设备制造方法及图纸

本申请公开了图像中的对象类型识别方法、装置和设备，该方法包括：若第一设备利用第一数据集未能对待识别图像中的对象类型进行识别，则将所述图像对应的数据发送至第二设备，并请求所述第二设备利用第二数据集对所述图像中的对象类型进行识别，其中，所述第一数据集为所述第二数据集的子集；以及在所述第二设备对所述图像中的对象类型进行识别后，接收所述第二设备发送的所述图像中的对象类型的识别结果。本发明专利技术实施例的方案中无需将完整的第二数据集提供给用户，只需要将常用的部分数据提供给用户，可以防止完整的数据被盗取或泄露，保证了数据的安全。

【技术实现步骤摘要】
图像中的对象类型识别方法、装置和设备
本申请涉及图像智能识别
，特别涉及图像中的对象类型识别方法、装置和设备。
技术介绍
近年来，图像识别技术得到迅速的发展及广泛应用。这是一种基于已知的图像数据库，利用计算机或嵌入式设备分析图像，进而利用图像数据库中样本图像特征来检测出待识别图像的一门技术。具体地，利用各种样本图像的特征形成算法，让计算机对待识别图像进行学习，并利用分类算法，将待识别图像识别或检测出来的技术。图像数据库可存储在计算机或嵌入式设备本地，也可以存储在云端。存储在云端能节约计算机或嵌入式设备的本地存储空间，但由于受网络技术限制，不能总体快速地获得识别结果，因此在很多应用场景中只能将图像数据库提供给用户存储于本地，这使得图像数据库的全部数据存在被盗取或泄露的风险。
技术实现思路
鉴于以上问题，本专利技术的实施例提供图像中的对象类型识别方法、装置和设备，其能解决上述
技术介绍
部分提到的技术问题。按照本专利技术的实施例的图像中的对象类型识别方法，应用于第一设备，包括：若第一设备利用第一数据集未能识别出待识别图像中的对象类型，则将所述图像对应的数据发送至第二设备，并请求所述第二设备利用第二数据集对所述图像中的对象类型进行识别，其中，所述第一数据集为所述第二数据集的子集；以及在所述第二设备对所述图像中的对象类型识别后，接收所述第二设备发送的所述图像中的对象类型的识别信息。按照本专利技术的实施例的图像中的对象类型识别方法，应用于第二设备，包括：接收第一设备发送的待识别图像对应的数据，所述第一设备包括第一数据集；根据所述数据利用第二数据集对所述图像中的对象类型进行识别从而获得识别信息，其中，所述第一数据集为所述第二数据集的子集；将所述识别信息发送至所述第一设备。按照本专利技术的实施例的图像中的对象类型识别装置，应用于第一设备，包括：第一发送模块，用于若第一设备利用第一数据集未能识别出待识别图像中的对象类型，则将所述图像对应的数据发送至第二设备，并请求所述第二设备利用第二数据集对所述图像中的对象类型进行识别，其中，所述第一数据集为所述第二数据集的子集；第一接收模块，用于在所述第二设备对所述图像中的对象类型识别后，接收所述第二设备发送的所述图像中的对象类型的识别信息。按照本专利技术的实施例的图像中的对象类型识别装置，应用于第二设备，包括：第二接收模块，用于接收第一设备发送的待识别图像对应的数据，所述第一设备包括第一数据集；识别模块，用于根据所述数据利用第二数据集对所述图像中的对象类型进行识别从而获得识别信息，其中，所述第一数据集为所述第二数据集的子集；第二发送模块，用于将所述识别信息发送至所述第一设备。按照本专利技术的实施例的电子设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行指令；其中，所述处理器配置为执行所述可执行指令以实施前述的图像中的对象类型识别方法。按照本专利技术的实施例的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序包括可执行指令，当所述可执行指令被处理器执行时，实施前述的图像中的对象类型识别方法。从以上的描述可以看出，本专利技术实施例的方案中图像数据库全部数据的拥有方无需将全部数据(第二数据集)提供给用户，只需要将常用的部分数据(第一数据集)提供给用户，这样用户既可以利用常用的部分数据对待识别图像中的对象类型进行快速识别，也可以在未能识别出待识别图像中的对象类型时，向全部数据的拥有方发送识别请求并接收识别信息，如此防止了图像数据库的全部数据被盗取或泄露，保证了数据的安全；同时，由于用户本地仅存储了部分数据，节约了本地设备的存储空间。附图说明图1为本专利技术可以应用于其中的示例性系统架构图；图2为本专利技术一实施例的图像中的对象类型识别方法的交互实施例示意图；图3为本专利技术另一实施例的图像中的对象类型识别方法的交互实施例示意图；图4为本专利技术又一实施例的图像中的对象类型识别方法的交互实施例示意图；图5为本专利技术一实施例的图像中的对象类型识别方法的流程图；图6为本专利技术另一实施例的图像中的对象类型识别方法的流程图；图7为本专利技术一实施例的图像中的对象类型识别装置的示意图；图8为本专利技术另一实施例的图像中的对象类型识别装置的示意图；图9为本专利技术一实施例的电子设备的示意图。具体实施方式现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，并非是对权利要求书中所阐述的保护范围、适用性或者示例的限制。可以在不脱离本公开内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。例如，所描述的方法可以按照与所描述的顺序不同的顺序来执行，以及各个步骤可以被添加、省略或者组合。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。如本文中使用的，术语“包括”及其变型表示开放的术语，含义是“包括但不限于”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个实施例”和“一实施例”表示“至少一个实施例”。术语“另一个实施例”表示“至少一个其他实施例”。术语“第一”、“第二”等可以指代不同的或相同的对象。下面可以包括其他的定义，无论是明确的还是隐含的。除非上下文中明确地指明，否则一个术语的定义在整个说明书中是一致的。以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施方式中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。图1示出了可以应用本专利技术的图像中的对象类型识别方法或装置的一个实施例的示例性系统架构100。如图1所示，系统100可以包括第一设备101、102、103，网络104和第二设备105。其中，第一设备101、102、103可存储有第一数据集，第二设备105可存储有第二数据集。网络104用以在第一设备101、102、103和第二设备105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。第一设备101、102、103可以是各种电子设备例如但不限于STB(SetTopBox，机顶盒)、路由器、UE(UserEquipment，用户终端)或节点服务器等，在本专利技术实施例中，第一设备101、102、103可以各种形式来实施。例如，可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)等等的移动终端，诸如台式计算机等等的固定终端，以及边缘服务器。第一设备101、102、103上可以运行图像识别算法，利用图像识别算法对待识别图像中的对象类型进行识别。第一设备101、102、103存储的第一数据集可以相同，也可以不相同。第二设备105可以是数据中心服务器，用于接收第一设备101、102、103发送的待识别图像对应的数据并对待识别图像中的对象类型进行识别，以及将识别获得的识别信息返回给第一设备101、102本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.图像中的对象类型识别方法，应用于第一设备，包括：若第一设备利用第一数据集未能识别出待识别图像中的对象类型，则将所述图像对应的数据发送至第二设备，并请求所述第二设备利用第二数据集对所述图像中的对象类型进行识别，其中，所述第一数据集为所述第二数据集的子集；以及在所述第二设备对所述图像中的对象类型识别后，接收所述第二设备发送的所述图像中的对象类型的识别信息。

【技术特征摘要】
1.图像中的对象类型识别方法，应用于第一设备，包括：若第一设备利用第一数据集未能识别出待识别图像中的对象类型，则将所述图像对应的数据发送至第二设备，并请求所述第二设备利用第二数据集对所述图像中的对象类型进行识别，其中，所述第一数据集为所述第二数据集的子集；以及在所述第二设备对所述图像中的对象类型识别后，接收所述第二设备发送的所述图像中的对象类型的识别信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：在所述第二设备对所述图像中的对象类型识别后，接收所述第二设备发送的所述第二数据集中与所述识别信息对应的第一数据；将所述第一数据存储于所述第一数据集中。3.图像中的对象类型识别方法，应用于第二设备，包括：接收第一设备发送的待识别图像对应的数据，所述第一设备包括第一数据集；根据所述数据利用第二数据集对所述图像中的对象类型进行识别从而获得识别信息，其中，所述第一数据集为所述第二数据集的子集；将所述识别信息发送至所述第一设备。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：获取所述第二数据集中与所述识别信息对应的第一数据；将所述第一数据发送至所述第一设备，以使所述第一设备将所述第一数据存储于所述第一数据集中。5.根据权利要求4所述的方法，其中，获取所述第二数据集中与所述图像中的对象类型对应的第一数据的步骤之前，所述方法还包括：判断所述第一设备是否满足预设条件；若是，则执行获取所述第二数据集中与所述图像中的对象类型对应的第一数据的步骤。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述预设条件包括以下的至少一...

【专利技术属性】
技术研发人员：金玲玲，饶东升，罗腾法，
申请(专利权)人：深圳灵图慧视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44