【技术实现步骤摘要】
一种图像识别方法及装置
本专利技术涉及一种图像识别方法及装置，具体涉及一种使用深度学习技术的识别方法及装置。
技术介绍
图像识别技术已经广泛应用于人脸识别，交通信号灯识别等领域。专利CN104537857B公开了一种基于行车记录仪识别交通红绿灯的提醒方法及系统，行车录像仪通过摄像头实时获取并存储视频信息，并对视频信息进行分析，判断是否存在红绿灯交通标志；当判断存在红绿灯交通标志时，行车录像仪的MCU对所获得的红绿灯图像通过算法进行处理，判断出当前的红绿灯状态；根据当前的红绿灯状态，对车主进行相应的语音提醒。将采集到的图像转换为灰度图像，进行二值化分割，先判断出红绿灯的位置，再判断出红绿灯的种类。专利CN106682597A公开了一种交通信号灯识别方法：A、对采集到的交通信号灯图像进行图像预处理，根据交通信号灯图像的背景光线情况选择如下两种处理方法之一：A1、当交通信号灯图像的背景光线较弱时，采用光线补偿算法对交通信号灯图像进行亮度调整：A2、当交通信号灯图像的背景光线较强时，采用直方图均衡化算法对交通信号灯图像进行图像整体对比度调整：B、选取合适的颜色空间对步骤A...
【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤:步骤S1：将采集到的包含待识别目标的图像组进行预处理，记处理好的这组图像为图像集img；步骤S2：将图像集img中各图像所包含的区域的标注信息排列为{该区域是否是背景，该区域的边界框中心坐标，该区域的边界框的长，该区域的边界框的宽}，记为标注集label，其中，该区域的边界框标注的范围包含待识别目标；步骤S3：构造神经网络模型为Y(img)＝label，将图像集img和标注集label放入神经网络模型Y进行训练，训练可得神经网络模型Y的参数；步骤S4：将预处理后的识别场景图像new_img放入训练好的神经网络模型Y,可得...
【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤:步骤S1：将采集到的包含待识别目标的图像组进行预处理，记处理好的这组图像为图像集img；步骤S2：将图像集img中各图像所包含的区域的标注信息排列为{该区域是否是背景，该区域的边界框中心坐标，该区域的边界框的长，该区域的边界框的宽}，记为标注集label，其中，该区域的边界框标注的范围包含待识别目标；步骤S3：构造神经网络模型为Y(img)＝label，将图像集img和标注集label放入神经网络模型Y进行训练，训练可得神经网络模型Y的参数；步骤S4：将预处理后的识别场景图像new_img放入训练好的神经网络模型Y,可得识别场景图像中的待识别目标位置标注new_label,依据new_label可截得待识别目标的图像，实现对目标的识别。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，步骤S3中，神经网络包括卷积、激活、池化操作。3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，步骤S3中，神经网络模型Y中训练识别目标位置的类别使用的损失函数为：其中m为样本数，i取1到m；k为类别数，l取1到k；e为自然常数。4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，步骤S3中，用于回归该识别目标位置边界框的损失函数为loss＝||Y(img)-label||2。5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，该方法还包括：将步骤S4识别出来的包含次级待识别目标的图像，重复步骤S1-S4，实现对次级目标的识别。6.一种图像识别装置，该装置包括摄像装置和存储器、处理器以及存储在存...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱嵊山，雷天悟，叶剑，宋智，元伟红，
申请(专利权)人：多伦科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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